Colin Murdoch (Google DeepMind): “Gemini transformará la forma en que miles de millones de personas viven y trabajan” | Tecnología

Google ha sido durante abriles el gran dominador en el avance de sistemas de inteligencia fabricado (IA). A ello ha contribuido sin duda la adquisición en 2014 de DeepMind, la startup londinense centrada en la investigación en IA que desarrolló un software, AlphaGo, capaz de derrotar a un gran campeón de Go, el complicado coyuntura de tablero oriental, y destapar el debate sobre si las capacidades de esta tecnología acabarían superando a la mente humana.

Pero el plácido dominio de Google se vio interrumpido el año pasado por otra startup, en este caso OpenAI. El impulso de ChatGPT, la aplicación más exitosa de la historia, cogió con el pie cambiado a las grandes tecnológicas, que se vieron forzadas a acelerar sus programas de IA. En abril de este año, DeepMind, que hasta entonces había funcionado como un laboratorio de investigación relativamente independiente, y Google Brain, la otra gran división de investigación de la tecnológica, se fusionaron en una sola ordenamiento, Google DeepMind, en la que trabajan varios de los mejores científicos del mundo en esta disciplina.

Colin Murdoch (Glasgow, 45 abriles) es el director de negocio de esta nueva superdivisión de IA de Google que acaba de presentar su primer cachivache: Gemini, una plataforma de IA generativa multimodal que puede procesar y originar texto, código, imágenes, audio y vídeo desde distintas fuentes de datos. Quienes la han usado dicen que supera con creces la última interpretación de ChatGPT y que vuelve a colocar a Google en la pelea por dominar este mercado.

Ingeniero electrónico e informático de formación, Murdoch fichó por DeepMind hace nueve abriles, tras acumular experiencia en la dirección de startups y grandes corporaciones. Su trabajo consiste en hacer que los avances en IA cosechados por el equipo verificado de Google acaben repercutiendo en el gran conocido. Atiende a EL PAÍS desde Londres por videollamada.

Pregunta. ¿Es Gemini la respuesta definitiva a ChatGPT? ¿Qué aporta de nuevo respecto a la popular aplicación de OpenAI?

Respuesta. Gemini es un avance significativo en el avance de la IA. Es nuestro maniquí más alto y capaz hasta la vencimiento: entiende y razona texto, imágenes, audio, vídeo y código, por lo que puede ayudar a la parentela a ser más creativa o a asimilar. Por ejemplo, supongamos que tu hijo te trae a casa deberes de física y necesita ayuda para entender lo que ha hecho correctamente y mal. Si le haces una foto a la hoja, Gemini no solo te daría la respuesta correcta al problema, sino que leería la símbolo y explicaría lo que el crío ha hecho correctamente, lo que ha hecho mal y los conceptos subyacentes. Los usuarios incluso pueden interactuar con Gemini a través de Bard, que ahora funciona con Gemini Pro y es más eficaz para comprender, resumir, razonar, codificar y planificar. Ya está habitable en inglés en más de 170 países y, en los próximos meses, lo estará para miles de millones de personas a través de otros productos básicos de Google como Search, Ads, Chrome y Duet AI. A liberal plazo, herramientas como Gemini transformarán la forma en que miles de millones de personas viven y trabajan en todo el mundo.

P. ¿Qué opina del revuelo causado por la salida y posterior reincorporación de Sam Altman como mentor delegado de OpenAI?

R. Fueron unos días muy interesantes en la industria. Pero nosotros seguimos centrados en nuestro trabajo de editar productos e investigación de primera clase. Hemos tenido unos meses increíblemente difícil: desde el anuncio de Lyria, nuestro maniquí liberal de concepción de música por IA, que aumentará la creatividad y generará nuevas formas de innovación para artistas, creadores y fans en el futuro, hasta la publicación de GraphCast, nuestro sistema de previsión meteorológica de última concepción, y de Gemini. Tenemos mucha confianza en nuestra cartera tecnológica y estamos entusiasmados con el año que tenemos por delante.

P. ¿De qué es capaz la inteligencia fabricado en este momento?

R. Nuestro laboratorio de investigación investigación mejorar la vida de la parentela, y creo que la IA es una buena utensilio para ello. Siempre y cuando se trabaje de forma cuidadosa, cosa que está en el ADN de DeepMind. Una de las áreas que más me entusiasman es lo que llamamos ciencia a velocidad digital: que la IA ayude a avanzar en el progreso verificado. Le daré un ejemplo. Las proteínas son los componentes básicos de las células. Cuando funcionan mal, pueden causar problemas o enfermedades. Así que la ciencia lleva abriles estudiando la estructura de las proteínas, concretamente la forma de esas estructuras, que es lo que verdaderamente nos dice cómo funcionan. El número de formas que pueden apropiarse estas estructuras supera al de átomos que hay en el universo. Pues correctamente, hace dos abriles, un equipo de DeepMind logró desarrollar un maniquí algorítmico, AlphaFold, capaz de determinar la estructura y la apariencia de los aminoácidos, el hábitat esencial de las proteínas. Sabemos la estructura de 200 millones de proteínas, y hemos libertino ese conocimiento. Se está empleando nuestra utensilio para acelerar la investigación sobre métodos para combatir la resistor de los antibióticos. Incluso se está usando para acelerar la investigación sobre enzimas que coman plástico en los océanos. Y en la investigación de vacunas para el cáncer.

P. ¿Han acabado avances en otras áreas?

R. Tenemos esperanzas de que haya avances con la fusión nuclear, la fuente de energía más limpia que existe. Para lograrla, se hace circular plasma por superconductores a grandes velocidades, unas 10.000 vueltas por segundo. Se usan imanes para compendiar la fricción del plasma en los tubos. Nosotros estamos usando IA para tratar de optimizar, en tiempo positivo, el calibrado de esos imanes para que la resistor sea la último posible.

P. El interés del gran conocido, y parece que incluso de las empresas, se ha vuelto con destino a la IA generativa. ¿Cree que eso puede perjudicar el avance en otras muchas áreas de la IA, como las que acaba de mencionar?

R. Llevamos mucho tiempo trabajando en IA generativa. De hecho, los modelos que ahora triunfan están basados en una construcción indicación Transformer que desarrollaron científicos de Google hace ahora cinco abriles. Lo que ha pasado en los últimos 12 o 18 meses es que las cosas han escalado de forma muy rápida: tenemos modelos más grandes y más datos. El cambio fundamental es que nos podemos relacionar con esos modelos con un habla convencional, como el que estamos hablando usted y yo ahora, y eso lo hace más accesible. Antiguamente, solo podían relacionarse con esa tecnología los informáticos; ahora, cualquiera que sepa platicar y escribir.

La IA es muy poderosa y prometedora, pero debemos tener mucho cuidado porque se alcahuetería de una tecnología muy potente

P. Ha mencionado la importancia de tener cuidado al desarrollar IA. ¿Qué tipo de reglas están siguiendo?

R. La IA es muy poderosa y prometedora, pero debemos tener mucho cuidado porque se alcahuetería de una tecnología muy potente. Tenemos una serie de principios operativos sobre cómo podemos aceptar a agarradera nuestras investigaciones. Un segundo hábitat es que nosotros mismos investigamos en áreas como los prejuicios y la equidad, para asegurarnos de que abordamos esos desafíos de forma correcta. En tercer sitio, es importante tener una correcta configuración institucional en la ordenamiento y la civilización adecuada. Tenemos grupos multidisciplinares en los que hay especialistas en ética, ingenieros y una amplia viso de profesionales con distintas especializaciones, que ponen a prueba y analizan las ventajas y los riesgos de cada sistema que desarrollamos. Incluso invitamos a especialistas externos para que nos ayuden.

P. ¿Cómo cree que debería regularse esta tecnología?

R. La regulación es importante. Creo que tiene que ser medida y proporcionada para no constreñir la innovación y que al mismo tiempo pueda mitigar los grandes riesgos, porque creo que esta es una tecnología excepcionalmente prometedora.

P. ¿Le parece correcta la enfoque de la reglamento sobre inteligencia fabricado que la UE acaba de aprobar?

R. Creo que sí, establece un enfoque proporcionado y basado en los riesgos de cada utensilio. Me parece que eso es un buen punto de partida para el debate mundial. Es importante que tratemos de promover ese tipo de enfoque coordinado de la regulación y la política en todo el mundo para que podamos maximizar los beneficios para todos —que los hay, y muchos—, y que incluso podamos mitigar sus riesgos de forma adecuada.

P. DeepMind era hasta ahora el laboratorio liberal de IA de Google. ¿Ha cambiado tras su integración empresarial con Google? ¿Tienen ahora que orientar más su trabajo con destino a resultados comerciales?

R. Creo que la fusión ha sido un movimiento muy acertado. Por un flanco, tenemos un equipo verificado sin parangón en el campo de la IA; por el otro, un mercado desmesurado al que podemos aceptar gracias a Google, que nos ofrece la posibilidad de tratar de resolver problemas de la parentela. Mi trabajo es encontrar ideas en la intersección entre estas dos esferas. Y, cuando las encontramos, incubar cada idea y sacarla delante.

P. Deme un ejemplo en que hayan coincidido esos dos instrumentos.

R. En Deepmind tenemos un software, MuZero, capaz de brincar a ajedrez, Go y otros juegos complejos. Un día, hablando con cualquiera de YouTube, nos dijo que necesitaban compendiar el ufano de manada necesario para hacer durar nuestros vídeos a personas de todo el mundo, de modo que puedas verlos independientemente de la velocidad de conexión a internet que tengas. Hubo un momento muy creativo en el que nos dimos cuenta de que un vídeo, en esencia, se parece a una partida de ajedrez: se puede ver como una sucesión de imágenes fijas individuales, y hay transiciones entre esas imágenes. Cada una de esas imágenes puede ser una posición en el tablero de ajedrez, y las transiciones, movimientos de ajedrez. Así que aplicamos MuZero a un vídeo y le dimos el objetivo de compendiar su tamaño, de comprimirlo. Vimos que tuvo un impacto dramático en el peso de esos vídeos y, ahora, esa tecnología ya está incorporada en YouTube.

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