Demis Hassabis, el genio que quiere salvar el mundo con inteligencia artificial

El mundo tiene muchos problemas enormes y Demis Hassabis lleva en el bolsillo una lista con un par de docenas de retos cient¨ªficos para arreglar la mayor¨ªa. Al menos eso dice. ¡°Si resolvemos esos problemas de ra¨ªz, la vida en el mundo cambiar¨¢ para mejor¡±, suele explicar.

Este brit¨¢nico de 44 a?os es el cofundador de DeepMind, un centro de investigaci¨®n acad¨¦mica sobre inteligencia artificial que funciona con el esp¨ªritu de una start-up y que Google compr¨® en 2014. Hassabis no esconde que su esperanza es salvar el mundo. ?l mismo llama a su empresa ¡°un proyecto Manhattan o Apolo¡±, en referencia a la construcci¨®n de la bomba at¨®mica o al viaje a la Luna. Pero cuando habla, su tono no es de profeta so?ador, sino de cient¨ªfico razonable cuyo trabajo diario es impulsar los l¨ªmites de lo conocido: ¡°Cuando est¨¢s mirando el vac¨ªo de lo desconocido, cualquier se?al es muy valiosa¡±, dice durante un podcast reciente de una serie grabada por su compa?¨ªa. ¡°El cerebro es la ¨²nica prueba real que tenemos en el universo de que la inteligencia es posible¡±.

La civilizaci¨®n, seg¨²n Hassabis, solo tiene una causa: la inteligencia humana. Si logramos que las m¨¢quinas reproduzcan y mejoren los procesos con los que los humanos pensamos, podr¨¢n arreglar el mundo. ¡°Uno de los momentos en que sabremos que ha llegado ser¨¢ cuando un sistema artificial descubra algo y gane el Premio Nobel¡±, explica Hassabis. Pone el ejemplo de la energ¨ªa, que hoy es finita y cara. Si logr¨¢ramos energ¨ªa barata e infinita, acabar¨ªamos con el problema del agua potable en el mundo. ?C¨®mo? Con la desalinizaci¨®n. Hoy el agua del mar no se puede convertir en potable, requiere mucha energ¨ªa. Si esa energ¨ªa fuera casi gratis, toda el agua del mar ser¨ªa potencialmente potable. DeepMind espera ser ¡°parte integral¡± en ese proceso de f¨ªsica y ciencia de los materiales mediante la capacidad de c¨¢lcu?lo y la perfecci¨®n de sus algoritmos.

Hassabis se hizo famoso en 2017 por hacer que una m¨¢quina llamada AlphaGo arrasara al campe¨®n mundial de go, un juego chino similar al ajedrez. Pero con una diferencia fundamental: ¡°El ajedrez es un juego que se decide al final¡±, explica Ricardo Baeza-Yates, catedr¨¢tico de la Universidad Pompeu Fabra. ¡°As¨ª que hay que optimizar en el largo plazo y la novedad del enfoque [de AlphaGo] fue que aprendiera jugando consigo mismo¡±. La m¨¢quina jug¨® millones de partidas consigo misma y aprendi¨®. El hito fue enorme, pero el paso sigue siendo peque?o: la m¨¢quina que arrasa al go no sabe hacer absolutamente nada m¨¢s. Para eso llamado inteligencia artificial general quedan d¨¦cadas.

Esa meta es el grial de Hassabis desde que era adolescente. Su camino es el de un ni?o prodigio especial. Nacido de padres inmigrantes y profesores, poco interesados en la tecnolog¨ªa, a los 13 a?os ya era el segundo mejor jugador del mundo de ajedrez de su edad. Acab¨® la secundaria antes de tiempo y a los 17 program¨® un videojuego, luego estudi¨® inform¨¢tica y neurociencia precisamente para intentar que una m¨¢quina fuera capaz de inspirarse en el funcionamiento de la imaginaci¨®n: ¡°Siempre me ha parecido que ser¨ªa una locura ignorar el funcionamiento del cerebro como fuente de informaci¨®n al construir IA [Inteligencia Artificial]¡±, sostiene, de ah¨ª que su tesis fuera sobre la imaginaci¨®n. La naturaleza ense?a a Hassabis a construir mejores algoritmos.

En 2011, cuando fund¨® DeepMind, la inteligencia artificial era prometedora pero no hab¨ªa despegado. Las m¨¢quinas no eran capaces de calcular tanto y tan r¨¢pido: ¡°Lo distinto ahora es que es posible aprender m¨¢s r¨¢pido gracias a los avances de hardware¡±, dice Baeza-Yates. Hassabis viaj¨® entonces con su equipo a EE UU para lograr financiaci¨®n. DeepMind aspiraba a ser una empresa viable, pero sin sacar productos comerciales a corto o medio plazo. ¡°Nuestros inversores deb¨ªan poder esperar 10 o 20 a?os para un retorno enorme. En Europa no existe este tipo de inversor¡±, explica. Hassabis no buscaba millonarios, sino milmillonarios. Ah¨ª apareci¨® Elon Musk, que tiene una relaci¨®n ambigua con la IA: ¡°Invert¨ª en DeepMind no para lograr un retorno, sino para vigilar lo que pasa con la IA. Creo que, potencialmente, puede tener un resultado peligroso¡±. Hassabis dedica parte de su esfuerzo a que sus avances no se apliquen en industria militar ni en vigilancia masiva. En aquel viaje pretend¨ªa convencer a un inversor en concreto, muy aficionado al ajedrez. Aquel tipo reun¨ªa a docenas de emprendedores y le dedicar¨ªa un minuto. Hassabis prepar¨® un plan. ¡°Le pregunt¨¦ si sab¨ªa por qu¨¦ el ajedrez es tan fascinante para un dise?ador de juegos¡±. Y sigui¨®: ¡°Creo que es por la tensi¨®n creativa entre el caballo y el alfil. Valen pr¨¢cticamente lo mismo, pero tienen poderes completamente distintos. Esa creatividad asim¨¦trica hace que el juego sea tan fascinante¡±, a?adi¨®. Aquel rico interesado en el ajedrez le invit¨® al d¨ªa siguiente. ¡°Nos dio media hora en lugar de un minuto¡±.

El hecho de que Hassabis sea extremadamente inteligente y sepa hablar de problemas complej¨ªsimos con un lenguaje aceptable es parte de su ¨¦xito. En una d¨¦cada ha logrado colocarse en el foco de la investigaci¨®n mundial en IA con apoyo de una de las grandes tecnol¨®gicas, Google. Espera ser uno de los protagonistas del siglo.