Demis Hassabis, presidente y cofundador de Google DeepMind, subió al escenario principal de la Cumbre Internacional de Inteligencia Artificial en Dublín, Irlanda, el miércoles por la mañana para hablar ante ministros, medios de comunicación y delegados de todo el mundo sobre la innovación en ciencia y matemáticas, la inteligencia artificial de vanguardia y el potencial de la inteligencia artificial para resolver los problemas climáticos.
"De hecho, creo que, con la ayuda de la inteligencia artificial, esto nos dará en última instancia la tecnología para resolver el problema climático", afirmó.
Durante la charla, Hassabis mencionó brevemente el lanzamiento de Google esta semana de su nuevo modelo Gemini 4 Argon, así como el fracaso de OpenAI al afirmar haber resuelto las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los problemas matemáticos más difíciles de la historia. Pero quizás el aspecto más interesante de su charla es lo que Hassabis no dijo: AGI no fue mencionado ni una sola vez.
En mayo, asistí al evento Google I/O en Mountain View, California, y escuché a Hassabis hablar extensamente sobre el poder de la inteligencia artificial general (el elusivo concepto de inteligencia artificial que coincide con las capacidades intelectuales humanas), llamándola las “estribaciones de la singularidad” y estimando que lograr AGI estaba a la vuelta de la esquina.
Cinco meses después, aparentemente se olvidó de un informe de situación sobre el progreso hacia la inteligencia artificial general.
En cambio, Hassabis optó por utilizar su tiempo en el panel (20 minutos detrás de la vicepresidenta ejecutiva de la Comisión Europea, Henna Virkkunen) para describir cómo la IA podría sobresalir en materias como matemáticas, codificación y juegos como Go y Atari. Contrastó su éxito en estos campos con las capacidades de las ciencias físicas y naturales (física, química, biología, ingeniería), que requieren "ciclos del mundo real" de creatividad y juicio humanos, intuición y curiosidad para crear hipótesis y desarrollar líneas de investigación.
En 2024, Hassabis y su colega de DeepMind, John Jumper, y el científico de la Universidad de Washington, David Baker, ganaron el Premio Nobel de Química por su trabajo en modelos de IA que pueden predecir estructuras de proteínas.
"Creo que lo más difícil en la ciencia es formular y articular las preguntas correctas", dijo Hassabis. "Es más difícil que encontrar la respuesta".
La inteligencia artificial y la crisis climática
Antes de salir del escenario de Dublín, se le preguntó a Hassabis sobre los grandes problemas de sostenibilidad de la inteligencia artificial. Un gran impulso para construir enormes centros de datos que consumen mucha energía está estimulando la proliferación de los centros de datos Demanda de centrales eléctricas de combustibles fósilesun factor clave de la crisis climática.
En lugar de reconocer la presión que los centros de datos ejercen sobre nuestra red energética y nuestros recursos naturales, expresó optimismo sobre el potencial del uso de la inteligencia artificial para impulsar avances en tecnología verde, energía limpia y modelos que predicen desastres naturales como inundaciones, incendios y huracanes.
"La conclusión es que los sistemas de inteligencia artificial que estamos construyendo, si construimos los tipos correctos, deberían poder ayudar con cosas como el modelado climático y el modelado meteorológico", dijo Hassabis.
"En el futuro", dijo, "los sistemas de IA ayudarán con el desarrollo de nuevas fuentes de energía: contenciones de plasma de fusión para reactores de fusión, nuevos materiales como superconductores, mejores baterías, mejores materiales solares. De hecho, creo que, con la ayuda de la IA, esto en última instancia nos dará la tecnología para resolver nuestro problema climático".
Nota del editor: Macy Meyer Los gastos de viaje para asistir a la Cumbre Internacional de Inteligencia Artificial los cubre Enterprise Ireland. Los juicios y opiniones de CNET son nuestros.
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