“Creo que estamos en un momento importante para la ciencia y la inteligencia artificial (IA). En los últimos dos o tres años, hemos visto cómo las herramientas de IA se están 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 más relevantes y esquivos de la disciplina. Este británico de 48 años es el fundador y consejero delegado de Google DeepMind, la rama de investigación en IA del gigante tecnológico, y flamante ganador del Premio Nobel de Química.
El director general de Google DeepMind enfría las expectativas en torno al progreso de esta tecnología, que ve como una palanca de impulso para la ciencia
“Creo que estamos en un momento importante para la ciencia y la inteligencia artificial (IA). En los últimos dos o tres años, hemos visto cómo las herramientas de IA se están 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 más relevantes y esquivos de la disciplina. Este británico de 48 años es el fundador y consejero delegado de Google DeepMind, la rama de investigación en IA del gigante tecnológico, y flamante ganador del Premio Nobel de Química.
Menudo y de apariencia tímida, se hace el silencio por allá donde pasa. Le sigue un pequeño séquito, como a las estrellas del rock. Viste a la moda de Silicon Valley: camiseta azul y americana negra, vaqueros, zapatillas de deporte. Sus apariciones públicas 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 PAÍS, en el marco del foro AI for Science, organizado el lunes por su empresa y The Royal Society. Ahí despliega su verbo veloz y rehúye las preguntas más políticas, como qué regulación de la IA espera cuando Donald Trump vuelva a la Casa Blanca. A esa autocontención le ayuda el hecho de tener a su lado a James Manyika, vicepresidente de investigación de Google.
Hassabis dejó en ese encuentro con periodistas una reflexión que choca frontalmente con las proclamas de algunos competidores. “Los grandes modelos multimodales de IA generativa [los que son capaces de interpretar textos, imágenes y vídeos] van a ser una parte fundamental de la solución global para desarrollar una IA general [la que iguale o supere a las capacidades humanas], pero no creo que sean suficientes por sí solos. Creo que vamos a necesitar un puñado de otros grandes avances antes de llegar a lo que llamamos la IA general”, opina este antiguo niño prodigio del ajedrez. Todo un toque de atención a quienes, como Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, o Elon Musk, empresario tecnológico y hombre fuerte de la futura Administración Trump, vienen asegurando que esa superinteligencia está a la vuelta de la esquina.
La suya no es una opinión cualquiera. Hassabis es el personaje del momento en el mundillo de la IA. Google le entregó el año pasado los mandos de la investigación en IA, fusionando su empresa, DeepMind, que antes funcionaba como una especie de laboratorio de ciencia básica un tanto independiente de la estructura de Google, con las otras divisiones dedicadas a avanzar en esa tecnología. El resultado más visible ha sido un impulso rápido de Gemini y otras herramientas de IA generativa.
Pero la consagración de Hassabis llegó hace un mes, cuando ganó junto a otros dos colegas de DeepMind el Nobel de Química por el desarrollo de AlphaFold, una herramienta de IA que ha sido capaz de describir la estructura de los 200 millones de proteínas 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 está llamada a ser uno de los puntales de los avances científicos de los próximos años.
Hijo de padre grecochipriota y de madre singapurense, Hassabis recuerda que cuando fundó DeepMind, en 2010, “todavía no se podía hacer prácticamente nada con la IA”. Con los años aparecieron el aprendizaje automático (deep learning) y el aprendizaje reforzado, técnicas que le dieron un verdadero impulso a la disciplina. Y en 2017, científicos de Google presentan una nueva arquitectura algorítmica que posibilitó el nacimiento de la IA generativa. “Han hecho falta varios años para averiguar cómo utilizar ese tipo de algoritmo e integrarlo en sistemas híbridos, como Alpha Fold, que incluye otros elementos”.
“Durante los primeros años operamos en un plano más teórico. Nos enfocamos en juegos y videojuegos, que nunca fueron un fin en sí mismos. Nos daba un entorno controlado en el que operar y hacernos preguntas. Pero mi pasión siempre ha sido usar la IA para acelerar el conocimiento científico. Logramos escalar hasta conseguir resolver un problema del mundo real, como es la estructura de las proteínas”, recuerda el ingeniero y neurocientífico.
Chris Morgan (Google)
¿Hay algún área científica 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 búsqueda a través de un espacio combinatorio. Tienes que poder construir un modelo y describir el objetivo en términos de una métrica. Por ejemplo, en el plegamiento de proteínas, minimizar el error entre las posiciones reales de los átomos y las predichas”.
Otra de las cuestiones que surgieron durante la conversación con Hassabis fue la de la huella ambiental de la IA. ¿Le preocupa la cantidad de energía y agua que consume? “Mi opinión es que los beneficios de estos sistemas superarán con creces el consumo de energía que tienen. Las herramientas de previsión meteorológica, de optimización de la red eléctrica o de diseño de materiales contribuirán a resolver el cambio climático. Quiero decir, también tenemos que intentarlo geopolíticamente, pero parece que eso no está funcionando muy bien. Así que yo intentaría soluciones técnicas: nuevos diseños de baterías, nuevos superconductores, fusión nuclear. Eso es lo que la IA puede aportar”.
El científico ejecutivo
Hassabis se ha ganado una reputación como científico. El Nobel es el más importante de una larga lista de premios cosechados antes de cumplir los cincuenta, entre ellos el Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica de 2022 por “sus contribuciones al avance de la Inteligencia Artificial y a su integración plena en la sociedad o el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en Biomedicina de 2023 por AlphaFold.
Maestro de ajedrez a los 13 años, Hassabis diseñaba videojuegos a los 16. Decidió enfocar sus estudios hacia la neurociencia, un campo que siempre le ha apasionado, y en 2010 fundó con dos colegas DeepMind, una start-up dedicada a la investigación en IA que Google compró en 2014. Hassabis y DeepMind obtuvieron reconocimiento internacional gracias a AlphaGo, un programa que logró batir 4-1 a Lee Sedol, campeón mundial de go. La gesta fue sonada porque la intuición es primordial en el milenario juego asiático, mucho más complejo que el ajedrez y con más posibilidades en el tablero que átomos en el universo. Y se supone que la IA puede hacer muchas cosas, pero no maneja la intuición. El algoritmo aprendió a jugar por sí mismo y desarrolló estrategias nunca antes vistas.
Pero el proyecto estrella de DeepMind hasta la fecha es AlphaFold. La predicción de la estructura de 200 millones de proteínas se considera un hito clave para poder curar enfermedades como el cáncer o el alzhéimer. La tercera versión del programa, Alpha Fold 3, que predice la interacción entre proteínas y el resto de moléculas esenciales de la vida: ADN y ARN, moléculas pequeñas y anticuerpos. Su equipo trabaja también en un sistema de optimización de campos magnéticos que puede ser esencial para conseguir el sueño de la fusión nuclear. “Es algo que podría llegar en la próxima década”, dice.
La nueva posición de Hassabis en el organigrama de Google, como responsable de la rama de investigación de IA, podría restarle tiempo a su perfil científico, que ha demostrado ser excelente, en detrimento de una función más gestora. Fuentes de la compañía dicen que él sigue con sus proyectos e ideas de siempre. El tiempo dirá si AlphaFold es o no su último gran hito científico.
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