El horizonte científico de Google: «Veremos medicamentos diseñados por IA»

La inteligencia artificial es, incluso a ojos de sus más fieles seguidores, todavía difícil de imaginar, tanto técnicamente como en el ámbito de negocio. Las proyecciones de los expertos sectoriales, como lo es el CEO y fundador de Google DeepMind Demis Hassabis, el potencial es prácticamente ilimitado, si bien el logro de las cumbres más altas del sector está todavía lejos. «El AGI –artificial general intelligence– será un sistema que puede llevar a cabo todas las tareas que la conciencia humana puede hacer». Es decir, un sustituto total –todavía hipotético– para un humano en prácticamente cualquier ambiente. El proceso para llegar a este límite tecnológico, pero, es, de nuevo, complicado de prever. «Será un proceso muy largo», describe el directivo, que no está convencido que el advenimiento de la automatización llegue con una entrada disruptiva al mercado.

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Los cambios, explica una de las grandes autoridades de Google en el ámbito, serán incrementales. Durante su ponencia a la edición de este año de la MWC, Hassabis critica puntos de vista que rechazan las aplicaciones basadas en IA si esta no ha llegado a lograr su máximo potencial. «La inteligencia artificial no tiene que llegar a niveles de AGI para ser extremadamente útiles», razona el fundador, para una muchedumbre de negocios y ramas empresariales. A pesar de que todavía estamos «rascando la superficie» del potencial de estas soluciones, la misma DeepMind ya muestra logros que, si bien no han llegado al gran público, tienen importantes efectos tanto a escala económica como social y, incluso, sanitaria.

Es el ejemplo del problema del protein folding, el proceso por el cual una proteína se estabiliza, toma forma y adquiere una función. DeepMind se planteó, a finales de la década pasada, el reto de programar una predicción del alineamiento de proteínas mediante IA para entender qué hará una secuencia de aminoácidos antes de que no se forme. Mediante el aplicativo Alphafold, diseñado por la compañía de Hassabis, se pueden estudiar estas moléculas de forma predictiva y automática, hecho que acelera cualquier procedimiento que se base y mejora los ritmos de industrias tan relevantes como la farmacéutica. «Para hacer esto, un humano necesitaría un doctorado y toda su carrera centrado a una sola proteína. Nuestra aplicación lo ha hecho con todas, pero en cuestión de meses», declara.

Las siguientes pasas, a raíz de los adelantos logrados desde el año 2020, son todavía más ambiciosas. Dentro de la industria farmacéutica, y sobre capacidades como los descubrimientos por Alphafold, el CEO atribuye potencial creativo a las aplicaciones. «Empezaremos a ver medicamentos diseñados por IA», declara Hassabis, que ya ha llegado con acuerdos con multinacionales de la escala de Eli Lilly o Novartis para explorar este potencial. «Por ahora, son los expertos humanos los que plantean hipótesis y las estudian mediante la IA. Quizás en una década, la IA puede plantear sus propias conjeturas», proyecta el emprendedor.

Los puntos ciegos de la IA

Más allá de la tecnología farmacéutica, Hassabis sueña con una IA capaz de contribuir a algunos de los campos científicos de vanguardia que presentan más dificultades para los expertos, como por ejemplo los materiales de frontera, las matemáticas o los modelos climáticos. Las aplicaciones automatizadas, argumenta, «pueden resolver problemas y tener efectos sobre la vida real» de empresas y consumidores finales. Para llegar a este punto, pero, todavía queda mucha investigación y desarrollo a implementar. Hay cuestiones, como por ejemplo la memoria de las aplicaciones, que todavía necesitan trabajo; si bien los adelantos de firmas como OpenAI en los últimos ejercicios hacen pensar que todo ello está, cuando menos, cada vez más cerca. ChatGPT ha demostrado, para el empresario, que «el público está preparado para los nuevos usos». Y, a más datos generados, más inteligente es la IA. «OpenAI ofreció sus soluciones y millones de personas encontraron valor», concluye.

Queda todavía, pero, resolver la parte física de los sistemas inteligentes. Si bien el teléfono móvil parece el objetivo de cualquier aplicación a corto plazo, está para descubrir sobre qué base física se puede implementar con más garantizabas un modelo predictivo o generativo. «En cinco años quizás el móvil ya no es el estándar: quizás son las ojeras», aprecio Hassabis. Los algoritmos, pero, son capaces de adaptarse; y más encara al ritmo que evolucionan. «La IA puede entender cada contexto y ser útil en el día a día», promete.

La inteligencia artificial de los enemigos

La vertiente técnica, para Google, permanece relativamente claro: la exploración de las posibilidades de sus aplicaciones está estructurada, y las previsiones, hechos. Ahora bien, como apunta el CEO, el advenimiento de la IA es una «cuestión sociotecnológica»; que transciende las paredes del mercado de hardware y software. «¿Qué valores queremos que tengan los sistemas? ¿Cómo prevenimos que actores malos tengan acceso?», se cuestiona el fundador. A corto plazo, Hassabis permanece tranquilo, en cuanto que «las tecnologías todavía son nacientes». Ahora bien, «en cinco años, cuando los sistemas tengan capacidades nuevas, ¿cómo lo impediremos?», deja en el aire.