Todo el mundo debería echar un vistazo al documental de 84" de DeepMind en Google, y aquí tienes un resumen 🌟 de los momentos destacados (mira cómo Demis pasó de ser una morena tupida a ser la cima de la AGI en el camino hacia la AGI) 1. Resolver el camino de la inteligencia - AGI En el corazón del documental THE THINKING GAME está la búsqueda de toda la vida de Demis Hassabis por la AGI, cofundador de DeepMind, desde un joven prodigio del ajedrez ([00:23:41]), hasta desarrollo de videojuegos (Theme Park [00:40:22]), hasta la investigación en neurociencia ([00:32:22]), con el objetivo final de "Resolver la inteligencia". La misión de DeepMind se define como construir la "primera máquina universal de aprendizaje del mundo", la General Learning Machine. // Esto me impresiona y me incomoda un poco; invertir todo el capital de mi vida en "un objetivo último" aporta una creatividad extraordinaria, pero también magnifica las consecuencias de los errores morales. El documental no rehúye esto: se puede sentir su confianza y oír las preocupaciones subyacentes. 2. Utilizar el juego como campo de entrenamiento DeepMind cree que la generalidad 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. Esto es lo que han probado: DQN (Deep Q-Network): Demostró la viabilidad de combinar aprendizaje por refuerzo con aprendizaje profundo jugando decenas de juegos de Atari. AlphaGo: Usando el Go como el "santo grial", demostró que las máquinas pueden descubrir nuevas estrategias de formas que los humanos no podían imaginar, causando una sensación global. AlphaZero: Despojado de todo conocimiento humano, dominando el Go, el ajedrez, etc. en poco tiempo completamente a través del autojuego, mostrando una capacidad de aprendizaje universal pura. // En el documental, DeepMind muestra claramente la diferencia entre ambos: los juegos fortalecen los algoritmos, y la ciencia y las aplicaciones reales llevan estas fuerzas a áreas realmente impactantes. 3. Del gaming a la ciencia, el avance histórico de AlphaFold DeepMind aporta el poder de la IA a uno de los acertijos científicos más complejos del mundo real: el problema del plegamiento de proteínas. Esta pregunta ha desconcertado a los científicos durante 50 años. El objetivo de AlphaFold es predecir con precisión la estructura 3D de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, lo cual es clave para entender la vida y acelerar el desarrollo de nuevos fármacos y vacunas. En la competición CASP 14 ([01:13:50]), AlphaFold logró una precisión excepcional, considerada como "el problema del plegamiento de proteínas ha sido resuelto". DeepMind luego puso a disposición del mundo 200 millones de datos sobre la estructura de proteínas de forma gratuita ([01:15:55]), convirtiéndose en un "regalo para la humanidad". Al mismo tiempo, el documental también señala que la IA puede usarse con fines militares ([00:34:44]), vigilancia más potente y ser utilizada para "domar humanos" —someternos con armas que ni siquiera podemos entender, no replicar el error del "Proyecto Manhattan", que es centrarse solo en la manía tecnológica e ignorar las consecuencias morales ...