Todo el mundo debería ver el documental de 84 minutos de Google DeepMind, aquí están los puntos destacados 🌟 (mira cómo Demis pasó de ser un joven de cabello oscuro a convertirse en un gran maestro en el camino hacia la AGI) 1. Resolver la inteligencia - el camino hacia la AGI El núcleo del documental "THE THINKING GAME" es la búsqueda de toda la vida de Demis Hassabis, cofundador de DeepMind, por la AGI, desde un prodigio del ajedrez en su infancia ([00:23:41]), hasta el desarrollo de videojuegos ("Theme Park" [00:40:22]), y luego la investigación en neurociencia ([00:32:22]), con el objetivo final de "resolver la inteligencia" (Solve Intelligence). La misión de DeepMind se define como construir "la primera máquina de aprendizaje general del mundo" (General Learning Machine). // Esto me impresionó y también me inquietó, invertir todo el capital de la vida en "un objetivo final" puede traer una creatividad extraordinaria, pero también amplificar las consecuencias de errores morales. El documental no evita este punto: puedes sentir su confianza y también escuchar las preocupaciones subyacentes. 2. Usar juegos como campo de entrenamiento DeepMind está convencido de que la generalidad (Generality) es la clave de la inteligencia. Ven los juegos como el campo de entrenamiento perfecto para desarrollar un único algoritmo capaz de aprender múltiples tareas. Aquí están algunas de las posibilidades que han intentado: DQN (Deep Q-Network): demostró la viabilidad de combinar el aprendizaje por refuerzo con el aprendizaje profundo al jugar decenas de juegos de Atari. AlphaGo: tomó el Go como el "Santo Grial", demostrando que las máquinas pueden descubrir nuevas estrategias de maneras que los humanos no pueden imaginar, causando un revuelo mundial. AlphaZero: despojado de todo conocimiento humano, dominó el Go, el ajedrez, entre otros, completamente a través de auto-juegos en un corto período de tiempo, mostrando una pura capacidad de aprendizaje general. // El documental muestra claramente el alcance de estas dos áreas, los juegos fortalecen los algoritmos, y la ciencia y la aplicación real llevan esos poderes a campos realmente influyentes. 3. De los juegos a la ciencia, el avance revolucionario de AlphaFold DeepMind llevó el poder de la IA a uno de los problemas científicos más complejos del mundo real, el problema del plegamiento de proteínas. Este problema ha atormentado a los científicos durante 50 años. El objetivo de AlphaFold es predecir con precisión la estructura 3D de las proteínas a partir de la secuencia de aminoácidos, lo cual es clave para entender la vida y acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos y vacunas. En la competencia CASP 14 ([01:13:50]), AlphaFold logró una precisión revolucionaria, siendo aclamado como "el problema del plegamiento de proteínas ha sido resuelto". DeepMind luego hizo públicos de forma gratuita 200 millones de datos de estructuras de proteínas ([01:15:55]), convirtiéndose en "un regalo para la humanidad" (Gifts to humanity). Al mismo tiempo, el documental también señala que la IA podría ser utilizada con fines militares ([00:34:44]), para un monitoreo más fuerte, y ser utilizada para "someter a los humanos" - subduing us with weapons we cannot even understand, no se puede repetir el error del "Proyecto Manhattan", que se centró solo en el fervor tecnológico mientras ignoraba las consecuencias morales. ...