Demis Hassabis, premio Nobel de Qu¨ªmica: ¡°Necesitaremos un pu?ado de grandes avances antes de llegar a una inteligencia artificial general¡±

¡°Creo que estamos en un momento importante para la ciencia y la inteligencia artificial (IA). En los ¨²ltimos dos o tres a?os, hemos visto c¨®mo las herramientas de IA se est¨¢n volviendo lo suficientemente potentes y maduras como para poder aplicarlas a problemas realmente relevantes del mundo real¡±. Quien dice estas palabras es Demis Hassabis, uno de los personajes m¨¢s relevantes y esquivos de la disciplina. Este brit¨¢nico de 48 a?os es el fundador y consejero delegado de Google DeepMind, la rama de investigaci¨®n en IA del gigante tecnol¨®gico, y flamante ganador del Premio Nobel de Qu¨ªmica.

Menudo y de apariencia t¨ªmida, se hace el silencio por all¨¢ donde pasa. Le sigue un peque?o s¨¦quito, como a las estrellas del rock. Viste a la moda de Silicon Valley: camiseta azul y americana negra, vaqueros, zapatillas de deporte. Sus apariciones p¨²blicas son tan escasas como las entrevistas que ha concedido hasta ahora. Accede a sentarse unos minutos en Londres con una veintena de medios internacionales, entre ellos EL PA?S, en el marco del foro AI for Science, organizado el lunes por su empresa y The Royal Society. Ah¨ª despliega su verbo veloz y reh¨²ye las preguntas m¨¢s pol¨ªticas, como qu¨¦ regulaci¨®n de la IA espera cuando Donald Trump vuelva a la Casa Blanca. A esa autocontenci¨®n le ayuda el hecho de tener a su lado a James Manyika, vicepresidente de investigaci¨®n de Google.

Hassabis dej¨® en ese encuentro con periodistas una reflexi¨®n que choca frontalmente con las proclamas de algunos competidores. ¡°Los grandes modelos multimodales de IA generativa [los que son capaces de interpretar textos, im¨¢genes y v¨ªdeos] van a ser una parte fundamental de la soluci¨®n global para desarrollar una IA general [la que iguale o supere a las capacidades humanas], pero no creo que sean suficientes por s¨ª solos. Creo que vamos a necesitar un pu?ado de otros grandes avances antes de llegar a lo que llamamos la IA general¡±, opina este antiguo ni?o prodigio del ajedrez. Todo un toque de atenci¨®n a quienes, como Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, o Elon Musk, empresario tecnol¨®gico y hombre fuerte de la futura Administraci¨®n Trump, vienen asegurando que esa superinteligencia est¨¢ a la vuelta de la esquina.

La suya no es una opini¨®n cualquiera. Hassabis es el personaje del momento en el mundillo de la IA. Google le entreg¨® el a?o pasado los mandos de la investigaci¨®n en IA, fusionando su empresa, DeepMind, que antes funcionaba como una especie de laboratorio de ciencia b¨¢sica un tanto independiente de la estructura de Google, con las otras divisiones dedicadas a avanzar en esa tecnolog¨ªa. El resultado m¨¢s visible ha sido un impulso r¨¢pido de Gemini y otras herramientas de IA generativa.

Pero la consagraci¨®n de Hassabis lleg¨® hace un mes, cuando gan¨® junto a otros dos colegas de DeepMind el Nobel de Qu¨ªmica por el desarrollo de AlphaFold, una herramienta de IA que ha sido capaz de describir la estructura de los 200 millones de prote¨ªnas conocidas. Se trata de un avance virtualmente imposible de conseguir sin el impulso de la IA y que confirma lo que sostiene Hassabis: la IA est¨¢ llamada a ser uno de los puntales de los avances cient¨ªficos de los pr¨®ximos a?os.

Hijo de padre grecochipriota y de madre singapurense, Hassabis recuerda que cuando fund¨® DeepMind, en 2010, ¡°todav¨ªa no se pod¨ªa hacer pr¨¢cticamente nada con la IA¡±. Con los a?os aparecieron el aprendizaje autom¨¢tico (deep learning) y el aprendizaje reforzado, t¨¦cnicas que le dieron un verdadero impulso a la disciplina. Y en 2017, cient¨ªficos de Google presentan una nueva arquitectura algor¨ªtmica que posibilit¨® el nacimiento de la IA generativa. ¡°Han hecho falta varios a?os para averiguar c¨®mo utilizar ese tipo de algoritmo e integrarlo en sistemas h¨ªbridos, como Alpha Fold, que incluye otros elementos¡±.

¡°Durante los primeros a?os operamos en un plano m¨¢s te¨®rico. Nos enfocamos en juegos y videojuegos, que nunca fueron un fin en s¨ª mismos. Nos daba un entorno controlado en el que operar y hacernos preguntas. Pero mi pasi¨®n siempre ha sido usar la IA para acelerar el conocimiento cient¨ªfico. Logramos escalar hasta conseguir resolver un problema del mundo real, como es la estructura de las prote¨ªnas¡±, recuerda el ingeniero y neurocient¨ªfico.

?Hay alg¨²n ¨¢rea cient¨ªfica en la que la IA no pueda tener impacto? ¡°Creo que estamos bien preparados para ayudar a resolver aquellos problemas que se puedan describir como una gran b¨²squeda a trav¨¦s de un espacio combinatorio. Tienes que poder construir un modelo y describir el objetivo en t¨¦rminos de una m¨¦trica. Por ejemplo, en el plegamiento de prote¨ªnas, minimizar el error entre las posiciones reales de los ¨¢tomos y las predichas¡±.

Otra de las cuestiones que surgieron durante la conversaci¨®n con Hassabis fue la de la huella ambiental de la IA. ?Le preocupa la cantidad de energ¨ªa y agua que consume? ¡°Mi opini¨®n es que los beneficios de estos sistemas superar¨¢n con creces el consumo de energ¨ªa que tienen. Las herramientas de previsi¨®n meteorol¨®gica, de optimizaci¨®n de la red el¨¦ctrica o de dise?o de materiales contribuir¨¢n a resolver el cambio clim¨¢tico. Quiero decir, tambi¨¦n tenemos que intentarlo geopol¨ªticamente, pero parece que eso no est¨¢ funcionando muy bien. As¨ª que yo intentar¨ªa soluciones t¨¦cnicas: nuevos dise?os de bater¨ªas, nuevos superconductores, fusi¨®n nuclear. Eso es lo que la IA puede aportar¡±.

El cient¨ªfico ejecutivo

Hassabis se ha ganado una reputaci¨®n como cient¨ªfico. El Nobel es el m¨¢s importante de una larga lista de premios cosechados antes de cumplir los cincuenta, entre ellos el Princesa de Asturias de Investigaci¨®n Cient¨ªfica y T¨¦cnica de 2022 por ¡°sus contribuciones al avance de la Inteligencia Artificial y a su integraci¨®n plena en la sociedad o el Premio Fundaci¨®n BBVA Fronteras del Conocimiento en Biomedicina de 2023 por AlphaFold.

Maestro de ajedrez a los 13 a?os, Hassabis dise?aba videojuegos a los 16. Decidi¨® enfocar sus estudios hacia la neurociencia, un campo que siempre le ha apasionado, y en 2010 fund¨® con dos colegas DeepMind, una start-up dedicada a la investigaci¨®n en IA que Google compr¨® en 2014. Hassabis y DeepMind obtuvieron reconocimiento internacional gracias a AlphaGo, un programa que logr¨® batir 4-1 a Lee Sedol, campe¨®n mundial de go. La gesta fue sonada porque la intuici¨®n es primordial en el milenario juego asi¨¢tico, mucho m¨¢s complejo que el ajedrez y con m¨¢s posibilidades en el tablero que ¨¢tomos en el universo. Y se supone que la IA puede hacer muchas cosas, pero no maneja la intuici¨®n. El algoritmo aprendi¨® a jugar por s¨ª mismo y desarroll¨® estrategias nunca antes vistas.

Pero el proyecto estrella de DeepMind hasta la fecha es AlphaFold. La predicci¨®n de la estructura de 200 millones de prote¨ªnas se considera un hito clave para poder curar enfermedades como el c¨¢ncer o el alzh¨¦imer. La tercera versi¨®n del programa, Alpha Fold 3, que predice la interacci¨®n entre prote¨ªnas y el resto de mol¨¦culas esenciales de la vida: ADN y ARN, mol¨¦culas peque?as y anticuerpos. Su equipo trabaja tambi¨¦n en un sistema de optimizaci¨®n de campos magn¨¦ticos que puede ser esencial para conseguir el sue?o de la fusi¨®n nuclear. ¡°Es algo que podr¨ªa llegar en la pr¨®xima d¨¦cada¡±, dice.

La nueva posici¨®n de Hassabis en el organigrama de Google, como responsable de la rama de investigaci¨®n de IA, podr¨ªa restarle tiempo a su perfil cient¨ªfico, que ha demostrado ser excelente, en detrimento de una funci¨®n m¨¢s gestora. Fuentes de la compa?¨ªa dicen que ¨¦l sigue con sus proyectos e ideas de siempre. El tiempo dir¨¢ si AlphaFold es o no su ¨²ltimo gran hito cient¨ªfico.