DeepMind logra una IA capaz de crear de la mano de este español

Cuando le pedí a uno de los padres de la inteligencia artificial (IA), Tom Dietterich, que eligiera el mayor hito de la última década, mencionó el experimento AlphaFold de DeepMind, una empresa británica adquirida en 2014 por Alphabet, la matriz de Google. Consiguió obtener la estructura tridimensional de una proteína y eso supone un avance sustancial para producir medicamentos. Muchos investigadores dedican su tesis doctoral a una sola proteína, pues implica manejar un volumen de combinaciones de 10 elevado a 300. Todo un universo.

El murciano Bernardino Romera entró en DeepMind para formar parte precisamente del equipo de AlphaFold2. Desde entonces, ha ido creciendo en la compañía hasta liderar el grupo de investigación del proyecto FunSearch. Con él se ha conquistado una cumbre tecnológica: por primera vez, la IA ha sido capaz de crear contenido no preexistente al resolver un problema matemático pendiente.

"Así es -confirma-, es capaz de producir nuevo conocimiento". ¿Cómo lo hace? Los LLM [modelos de lenguaje extenso] son una forma de trabajar la IA, presente en soluciones como ChatGPT. En el caso de FunSearch, se pide que produzcan nuevas propuestas de códigos. La clave del equipo de Romera ha consistido en introducir "un evaluador automático capaz de determinar cómo de buenas son estas soluciones". Automáticamente separaron el grano de la paja y fueron construyendo "sobre las mejores funciones reintroduciéndolas de nuevo en el LLM".

Curiosamente, desde el principio DeepMind ha usado juegos como campo de batalla para desarrollar la IA. Inicialmente fueron de Atari y más posteriormente GO y otros como Starcraft. "Es realmente muy fácil hacer evaluaciones ahí", explica Romera. 

El proyecto FunSearch ayudará a resolver, por ejemplo, el llamado bin packing problem, presente en ámbitos que van desde el transporte hasta los servidores donde se tienen que ejecutar programas informáticos. En todos esos casos hay que encajar piezas de formas y tamaños diferentes de forma inteligente. "El objetivo final es utilizar el menor número de contenedores posible", añade. FunSearch proporciona un trozo de código, una función de entre 10 y 50 líneas. "Está tan personalizado para tu caso de uso concreto, que permite ahorrar costes". 

Cuestión de personalizar

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La visión de Romera sobre el papel de la IA probablemente difiera del discurso mainstream, lo cual es mucho decir. "Todo el mundo está volcado en hacer grandes modelos y, por supuesto, esto es muy importante, no digo que no, pero también hay un montón de problemas superinteresantes que antes no teníamos manera de abordar y ahora sí".

La clave es formular las preguntas adecuadas. ¿De dónde salen los temas en los que se trabaja en el Science Team de Google? "Muchos proyectos surgen de forma orgánica, nos juntamos con una idea más o menos vaga y vamos investigando si hay algo de lo que tirar. Al mismo tiempo hay algo por arriba que, de alguna forma, lo organiza todo", concluye.