2025: ?qu¨¦ pensar¨¢n las m¨¢quinas pensantes?

Hay muchas voces interesadas, temerarias o simplemente ingenuas clamando que los modelos grandes de lenguaje pueden hacer cosas que en realidad no pueden hacer

El fundador de Google DeepMind, Demis Hassabis, despu¨¦s del anuncio del Premio Nobel de Qu¨ªmica 2024.Dan Kitwood (Getty Images)

[Esta pieza es una versi¨®n de uno de los env¨ªos de la newsletter semanal de Tendencias de EL PA?S, que sale todos los martes. Si quiere suscribirse, puede hacerlo a trav¨¦s de este enlace].

Ya sabes lo que pasa entre el Black Friday y Navidad, que todos los medios empezamos a hacer predicciones para el a?o entrante. Adivinar el futuro es la ¨²nica forma segura de equivocarse, y adem¨¢s los verdaderos saltos adelante en nuestra comprensi¨®n del mundo son impredecibles por definici¨®n.

Como dice el matem¨¢tico John Allen Paulos, nadie public¨® en 1904: ¡°?Ya solo falta un a?o para que se descubra la relatividad!¡±. Todo eso es cierto, pero la ciencia ficci¨®n es el arte de predecir el presente, y hay unas cuantas cosas de 2025 que ya podemos leer en nuestros posos de caf¨¦. La principal de ellas es un boom de la inteligencia artificial (IA).

Si Elon Musk se ha confirmado como el Darth Vader de la revoluci¨®n tecnol¨®gica, hay otro personaje que se va perfilando como Luke Skywalker. Neurocient¨ªfico, investigador en IA, fundador de Google DeepMind, creador del sistema AlphaFold de predicci¨®n de estructura de prote¨ªnas, maestro de ajedrez y ¨²ltimo premio Nobel de Qu¨ªmica, el londinense Demis Hassabis se ha convertido en el lado luminoso de la fuerza.

Alphafold, la obra maestra de Hassabis, es hasta el momento la gran contribuci¨®n de la IA a la ciencia. El consejero delegado de DeepMind ha devuelto as¨ª el favor a la neurociencia en la que se form¨® en su juventud, y que ha tenido un papel inspirador para el dise?o de las mentes de silicio. La ¨²ltima versi¨®n del sistema, AlphaFold 3, no solo predice la estructura de cada prote¨ªna, sino tambi¨¦n sus interacciones con el ADN, el ARN y otras prote¨ªnas. DeepMind ha puesto el c¨®digo de este sistema a libre disposici¨®n de los investigadores de todo el mundo.

Hassabis no puede diferir m¨¢s de Elon Musk, y es una persona t¨ªmida y escurridiza para la prensa. Pese a ello, sus proyectos favoritos, para los que ahora tiene todo el respaldo poderoso de Google, no son ning¨²n secreto. El consejero delegado de DeepMind es plenamente consciente de que el bombo que se ha liado con la IA es una exageraci¨®n en el sentido comercial, pero tambi¨¦n sabe que no lo es en el sentido cient¨ªfico.

Hay muchas voces interesadas, temerarias o simplemente ingenuas clamando que los modelos grandes de lenguaje (large language models, LLM), los sistemas que subyacen a ChatGPT, Gemini, Copilot y otra media docena de conversadores digitales (chatbots), pueden hacer cosas que en realidad no pueden hacer. La proliferaci¨®n de startups y la inyecci¨®n de capital riesgo no est¨¢n siempre justificadas cuando se trata de explotar la inteligencia artificial ya existente con fines industriales inmediatos.

Y, sin embargo, Hassabis piensa que las posibilidades cient¨ªficas de la IA no se est¨¢n exagerando, sino infravalorando en el momento actual. La m¨¢s obvia de ellas es la inteligencia general artificial (AGI en sus siglas inglesas, no estoy seguro de que traducirlas por IGA sea de gran ayuda). No es f¨¢cil dar una definici¨®n t¨¦cnica de la AGI, pero la idea es que llegue a ser algo similar a la inteligencia humana.

No hablo de Madame Curie, ni de Einstein, sino de la inteligencia del mont¨®n que tenemos los dem¨¢s, esa cosa que sabe manejarse en situaciones a las que nunca se hab¨ªa enfrentado, o que ni se le hab¨ªan ocurrido a nadie. Analog¨ªas, met¨¢foras, v¨ªnculos entre conceptos previamente percibidos como estancos. No solo inferencias estad¨ªsticas sobre qu¨¦ palabra o qu¨¦ pixel suele venir a continuaci¨®n, sino tambi¨¦n la abstracci¨®n progresiva de conceptos. Cuando eso llegue, nos dice Hassabis, s¨ª que habr¨¢ una aut¨¦ntica revoluci¨®n, uno de esos saltos disruptivos que no podemos predecir.

Los sistemas actuales basados en LLM han sorprendido al mundo, e incluso a sus propios creadores, pero es posible que la fama les haya llegado demasiado pronto. ChatGPT, Gemini y los dem¨¢s ¡°alucinan¡±, como dicen los propios expertos, su fidelidad a los hechos no se puede dar por garantizada y debe comprobarse a mano, son muy malos planificando acciones o agendas y no saben resolver problemas a largo plazo. Si les pides que te organicen unas vacaciones en Italia, no lo pueden hacer mucho mejor que un par de folletos tur¨ªsticos. Todo eso queda para la pr¨®xima generaci¨®n de agentes autom¨¢ticos. Y nadie cree seriamente que vaya a llegar en 2025. As¨ª est¨¢ el tema.

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