En su particular carrera contra OpenAI, la IA de Google ya va por delante en algo: su nĂșmero de Premios Nobel

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en su particular carrera contra openai, la ia de google ya va por delante en algo: su nĂșmero de premios nobel

En Google pueden estar orgullosos. Demis Hassabis y John M. Jumper, que trabajan en su división Deepmind, han ganado el premio Nobel de Química por sus contribuciones a la predicción de la estructura de las proteínas. Su trabajo con AlphaFold, el modelo de IA que se encarga de hacer esas predicciones, se convierte así en otra de las sorpresas de este año en el que la IA ha sido absoluta protagonista de los premios. Es un triunfo para Deepmind, pero desde luego lo es también para Google.


Google 1 - OpenAI, 0. En su particular carrera contra OpenAI, los esfuerzos de Google ya van por delante en algo: su nĂșmero de Premios Nobel. Este concedido a AlphaFold es desde luego un espaldarazo contundente a esos esfuerzos, y lo es ademĂĄs doblemente porque la Real Academia Sueca de Ciencias no elige a los premiados a la ligera: la confianza en el futuro de AlphaFold es patente.


Un respiro para Gemini.Es curioso cĂłmo esos productos de DeepMind tienen tan buena reputaciĂłn, y mientras la IA de Google para usuarios finales no para de sufrir tropiezos. Lo vimos en el lanzamiento de Bard y luego en el de su IA generativa de imĂĄgenes. El despliegue de Gemini —tambiĂ©n desarrollado por DeepMind— parece haberse asentado tras esos problemas y promete una evoluciĂłn notable.


Dos no es mejor que una.Durante varios años Google Brain y DeepMind trabajaron de forma separada, pero en abril de 2023 Alphabet las fusionĂł para convertirlas en una Ășnica divisiĂłn enfocada al desarrollo de soluciones de IA. Es aĂșn pronto para saber si el efecto final ha sido positivo, porque hasta ahora las lĂ­neas de trabajo parecĂ­an independientes.


Transformers, ¿Nobel de futuro? De hecho, en 2017 investigadores de Google Brain y de Google Research —ninguno de DeepMind— publicaron el cĂ©lebre paper de Transformers que acabĂł dando lugar a la revoluciĂłn de la IA generativa, con los modelos de OpenAI, DALL-E (imĂĄgenes) y ChatGPT (texto) como grandes referentes. Su impacto econĂłmico y social ha sido mucho mĂĄs visible que el de AlphaFold, pero de momento siguen pecando de cometer errores y alucinar, lo que los hace menos "cientĂ­ficos". Su evoluciĂłn apunta a una mejora creciente, y como apuntaba AndrĂ©s Torrubia, puede que en un futuro lejano esta tecnologĂ­a tambiĂ©n tenga recompensa en los Nobel.


El otro Nobel "casi" de Google. Ayer uno de los ganadores del Premio Nobel de FĂ­sica fue Geoffrey Hinton, considerado uno de los padres de la IA. La academia tuvo en cuenta sus contribuciones al campo del aprendizaje profundo y las redes neuronales. Curiosamente Hinton trabajĂł muchos años en la divisiĂłn de IA de Google, pero abandonĂł su posiciĂłn para centrarse en la labor por la que se conoce Ășltimamente: advertirnos de los riesgos de la IA. El propio Hassabis tiene tambiĂ©n sus reservas al respecto.


En este blog Qué dicen ahora sobre la IA y sus riesgos los pioneros de la IA premiados hoy con el Nobel


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