Demis Hassabis
A la edad de cuatro años fue considerado ¡niño prodigio del ajedrez! A los 13 alcanzó la categoría de “maestro internacional” del llamado deporte ciencia, con una calificación Elo de 2.300. Representó a la Universidad de Cambridge en los intercambios tenísticos que esta sostenía con la Universidad de Oxford ganando un medio azul.
Mediado por el inteligente juego de damas, reyes, peones y alfiles el británico de 48 años Demis Hassabi, premio nobel de química 2024, logró crear en 2017 el programa AlphaZero en ajedrez y para Go (un popular juego chino). AlphaZero se basaría en redes neuronales, inspiradas por la estructura del cerebro humano.
Hassabis con orígenes grecochipriotas y singapurenses, doble titulación en informática de la Universidad de Cambridge y doctorado en neurociencia cognitiva cofundó el programa de inteligencia artificial DeepMind, que Google compró por 600 millones de dólares en 2021.
Padres de la informática. Los padres de la informática, Alan Turing y Claude Shannon, en 1947 ya habían elegido al ajedrez como recurso importante de sus experimentos. Vislumbraron que, si una computadora era capaz de ganar al campeón mundial de este deporte, lo aprendido en ese proceso sería de mucha utilidad para ser aplicado en otros campos de la ciencia. El AlphaGo, de Hassabis en 2016 y 2017 derrotó a los mejores jugadores humanos que enfrentó.
DeepMind
DeepMind se fundó, según su creador, con la misión de “resolver” la inteligencia: diseñar sistemas de inteligencia artificial que puedan imitar e incluso reemplazar las capacidades cognitivas humanas. Es así como en la actualidad esta tecnología, cada vez más poderosa y omnipresente, ejerce su poder en industrias que van desde la atención médica y la educación hasta los servicios financieros y gubernamentales. Con base en este programa Google crea en 2021 AlphaFold logrando uno de los mayores avances en la historia de la biología: entender la estructura y funcionamiento de las proteínas. Según el español Ramón López de Mántaras, experto en inteligencia artificial, “la experiencia con AlphaZero en ajedrez y Go fue de gran utilidad para desarrollar AlphaFold” por parte de Google.
Premio nobel. En la mañana del 9 de octubre el cofundador de Google DeepMind e Isomorphic Labs, Sir Demis Hassabis, y el director de Google DeepMind, el Dr. John Jumper, fueron galardonados con el Premio Nobel de Química 2024 por su trabajo en el desarrollo de AlphaFold, el innovador sistema de IA que predice la estructura 3D de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. David Baker también fue galardonado al elaborar un diseño computacional de proteínas. Los investigadores “predijeron la estructura de prácticamente todos los 200 millones de proteínas que han descubierto hasta ahora al cartografiar los organismos de la Tierra”, dijo el comité del nobel. El trigo, por ejemplo, tiene decenas de miles de proteínas.
Proteínas. Las proteínas se consideran uno los componentes básicos de la vida. Se encuentran en todas las células del cuerpo humano, controlan y dirigen las reacciones químicas que, en conjunto, constituyen la base de nuestra existencia. “las ingeniosas herramientas químicas de la vida”, las denomina el Comité sueco.
En diciembre de 2018, la herramienta AlphaFold de DeepMind ganó la 13ª Evaluación Crítica de Técnicas para la Predicción de la Estructura de las Proteínas (CASP). Predijo con éxito la estructura precisa de 25 de las 43 proteínas.
Avances en medicina. Con Isomorphic [derivado del desarrollo de fármacos de DeepMind], afirma Hassabis, estamos tratando de expandirnos al descubrimiento de fármacos, diseñar compuestos químicos, averiguar dónde se unen, predecir sus propiedades, absorción, toxicidad, etc. Tenemos grandes socios [en] Eli Lilly y Novartis. . . Trabajando en proyectos con ellos, que van muy bien. Quiero resolver algunas enfermedades, ayudar a curarlas.
“Podemos estudiar la vida y todavía no saber cómo evolucionó o surgió la vida. Ni siquiera podemos definirlo correctamente. Pero estos son campos enormes: biología, química y física. Así que no es inusual en cierto sentido: la IA es como una capa de abstracción. Las personas que construyen los programas y las redes entienden esto a cierto nivel de la física, pero luego, esta propiedad emergente surge de ello, en este caso, las predicciones. Pero se pueden analizar las predicciones por sí solas a nivel científico”.
En el verano de 2018, la Revista Nature Medicine publicó un estudio sobre el primer producto médico de DeepMind, una tecnología para analizar escaneos OCT, tomografía de coherencia óptica, por sus siglas en inglés. Se utiliza, regularmente, para detectar trastornos de la retina, como la degeneración macular y ceguera relacionada con la diabetes
DeepMind está trabajando con el Servicio Nacional de Salud de Gran Bretaña para desarrollar una aplicación móvil para alertar a los médicos y sus pacientes sobre la amenaza de lesión renal.
Equipos médicos de todo el mundo han comenzado a usar AlphaFold en trabajos sobre la resistencia a los antibióticos, el cáncer, el covid y más.
La Inteligencia artificial
En 2023, Hassabis firmó la declaración de que “mitigar el riesgo de extinción de la IA debería ser una prioridad global junto con otros riesgos a escala social, como las pandemias y la guerra nuclear”. Sin embargo, considera que sería muy difícil hacer cumplir una pausa en el progreso de la IA en todo el mundo, y que los beneficios potenciales (por ejemplo, para la salud y contra el cambio climático) hacen que valga la pena continuar. Dijo que existe una necesidad urgente de investigación sobre pruebas de evaluación que midan cuán capaces y controlables son los nuevos modelos de IA. [74]
“La IA es una ciencia de la ingeniería. Eso significa que primero tienes que construir el artefacto y luego puedes estudiarlo. Es diferente a una ciencia natural, donde el fenómeno ya está ahí. Los nuevos sistemas [de IA], son artefactos nuevos en el mundo, no encajan en la clasificación normal de los objetos. Tienen alguna capacidad intrínseca en sí mismos, lo que los convierte en una clase única de nueva herramienta. El hecho de que sea un artefacto artificial no significa que sea menos complejo que los fenómenos naturales que queremos estudiar. Por lo tanto, es de esperar que sea igual de difícil de entender, desentrañar y deconstruir un artefacto diseñado como una red neuronal”, sostiene el premio nobel en entrevista concedida al Financial Times de Londres.
¡Bastante autocritico!, el científico inglés afirma en la misma entrevista que: “Podemos estudiar la vida y todavía no saber cómo evolucionó o surgió la vida. Ni siquiera podemos definirlo correctamente. Pero estos son campos enormes: biología, química y física. Así que no es inusual en cierto sentido: la IA es como una capa de abstracción. Las personas que construyen los programas y las redes entienden esto a cierto nivel de la física, pero luego, esta propiedad emergente surge de ello, en este caso, las predicciones. Pero se pueden analizar las predicciones por sí solas a nivel científico”.
Paradoja histórica. Gran paradoja de esta fascinante historia es que mientras la inteligencia artificial inunda todos los campos de la actividad humana su principal fuente de creación el juego de ajedrez tiende a desaparecer. Se vaticina que en menos de 10 años chips insertados en el cerebro, o conectados con él por gafas o diademas podrán contener un programa que juegue perfectamente al ajedrez, gracias a la computación cuántica.
Pasaré de grotesco, pero muy bien podría aplicarse en este caso el refrán aquel: “De cría cuervos y te sacaran los ojos”.
Referencias
Sir Demis Hassabis – España | Academia de Logros
Demis Hassabis – Wikipedia, la enciclopedia libre
MadhumitaMurgia :PREMIO%20NOBEL%202024/Demis%20Hassabis,%20de%20Google%20DeepMind,%20sobre%20su%20Premio%20Nobel_%20_Se%20siente%20como%20un%20momento%20decisivo%20para%20la%20IA_.html
Demis Hassabis, de niño prodigio del ajedrez a recibir el Premio Nobel de Química. Revista ¡HOLA!octubre 9. 2024
