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

Google ha visto al gran dominador en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial (IA) en los últimos años. A él contribuí sin mi alma a la adquisición en 2014 de mente profundaallá comenzar Londres es el centro de la investigación sobre IA, que ha desarrollado un programa, AlphaGo, capaz de enfrentarse a un gran campo de Go, el complejo asiático de juegos de mesa, y abrir el debate sobre las capacidades de esta tecnología que superan la mente humana.

Pero el lugar de residencia de Google se ve interrumpido por un año pasado por otro comenzar, en este caso, OpenAI. El lanzamiento de ChatGPT, la aplicación más interesante de la historia, se diseñó teniendo en cuenta el cambio en las grandes tecnologías, que se verán obligadas a acelerar sus programas de IA. En abril de este año, DeepMind, que por tanto funcionaba como un laboratorio de investigación relativamente independiente, y Google Brain, la otra gran división de investigación tecnológica, se fusionaron en una sola organización, Google DeepMind, gracias al trabajo de varias personas. de los mejores científicos del mundo en esta disciplina.

Colin Murdoch (Glasgow, 45 años) es el director comercial de esta nueva superdivisión de IA de Google que presentó con éxito su primer juego: Gemini, una plataforma de generación de IA multimodal capaz de procesar y generar texto, código, imágenes, audio y vídeo a partir de diferentes datos. fuentes. Lo usaste diciendo que es genial con la última versión de ChatGPT y que se está conectando con Google en el camino para dominar este mercado.

Murdoch, ingeniero electrónico e informático de formación, fue nombrado por DeepMind hace nuevos años, con experiencia acumulada en la gestión de startups y grandes empresas. Su trabajo es garantizar que los avances en IA realizados por el equipo científico de Google lleguen al público en general. Ver EL PAÍS desde Londres por videollamada.

Pregunta. ¿Es Gemini la respuesta definitiva a ChatGPT? ¿Qué es un nuevo puerto en la popular aplicación OpenAI?

Respuesta. Gemini es un importante paso adelante en el desarrollo de la IA. Es nuestra plantilla más grande y capaz hasta el final: texto completo y texto, imágenes, audio, video y código, para que puedas ayudar a las personas a ser más creativas o aprender. Por ejemplo, supongamos que su hijo le está invitando a hacer deberes de física en casa y necesita ayuda para comprender lo que está bien y lo que está mal. Si tienes una foto en casa, Géminis sólo te dará la respuesta correcta al problema, si lees la carta y le explicas qué hizo bien el niño, qué hizo mal y los conceptos subyacentes. Los usuarios también pueden interactuar con Gemini con Bard’s Journeys, que ahora funciona con Gemini Pro y es más eficaz para comprender, resumir, dividir, codificar y planificar. Está disponible en inglés en más de 170 países y en los próximos meses estará disponible para millones de personas a través de otros productos principales de Google como Search, Ads, Chrome y Duet AI. En una gran plaza, las herramientas de Géminis transforman la forma de millones de personas que viven y trabajan en todo el mundo.

PAG. ¿Cuál es la opinión de la revista provocada por la salida y posterior reincorporación de Sam Altman como asesor delegado de OpenAI?

A. Algún día seremos muy interesantes para la industria. Pero nos centramos en nuestro trabajo de investigación y lanzamiento de productos de primera clase. Hemos tenido un mes increíblemente atractivo: desde el anuncio de Lyria, nuestro modelo avanzado de generación de música con IAlo que aumentará la creatividad y generará nuevas formas de innovación para artistas, creadores y fanáticos en el futuro, hasta la publicación de GraphCast, nuestro sistema de previsión meteorológica de la última generación, y Géminis. Tenemos mucha confianza en nuestro mapa tecnológico y estamos entusiasmados con el año que llevamos hasta ahora.

PAG. ¿Qué es capaz de hacer la inteligencia artificial en este momento?

A. Nuestro laboratorio de investigación busca mejorar la vida de las personas y cree que la IA es una buena herramienta para ellas. Siempre y cuando se trabaja en forma femenina, eso es lo que está en el ADN de DeepMind. Una de las áreas que más me entusiasma es la que nos llama a la ciencia a velocidad digital: la IA ayuda a avanzar en el progreso científico. Atrévete a dar un ejemplo. Las proteínas son los componentes fundamentales de las células. Cuando funciona mal, puede causar problemas o enfermedades. Si bien la ciencia ha pasado años estudiando la estructura de las proteínas, específicamente la forma de esas estructuras es lo que realmente nos motiva. La cantidad de formas que pueden adquirir estas estructuras superiores a los átomos que se encuentran en el universo. Pues bien, desde hace dos años, un equipo de DeepMind ha desarrollado un modelo algorítmico, AlphaFold, capaz de determinar la estructura y apariencia de los aminoácidos, el elemento esencial de las proteínas. Tenemos la estructura de 200 millones de proteínas y estamos libres de este conocimiento. Esto implica utilizar nuestra herramienta para acelerar la investigación de métodos para combatir la resistencia a los antibióticos. También se utiliza para acelerar la investigación sobre las enzimas que contienen plástico en los océanos. Y en la investigación de vacunas contra el cáncer.

PAG. ¿Has progresado en otras áreas?

A. Esperamos que haya avances en la fusión nuclear, la fuente de energía más limpia disponible. Para ello, el plasma circular se genera mediante superconductores a alta velocidad, hasta 10.000 visualizaciones por segundo. Utilice imágenes para reducir la fricción del plasma en los tubos. Podemos utilizar la IA para optimizar, en tiempo real, la calibración de estas imágenes para que la resistencia sea la menor posible.

PAG. Los intereses del público en general, y también los de las empresas, han visto la IA generativa. ¿Por qué esto puede perturbar el progreso en otras áreas de la IA, como las que queremos mencionar?

A. Tenemos mucho tiempo trabajando en IA generativa. Es cierto que los modelos que hemos seleccionado hoy se basan en una arquitectura llamada Transformer que ha sido desarrollada por Google durante cinco años. Lo que ha sucedido en los últimos 12 o 18 meses es que las cosas han escalado muy rápidamente: tenemos modelos más grandes y más datos. El cambio fundamental es que podemos relacionarnos con estos modelos con un lenguaje convencional, como ya lo conocemos, y por eso es más accesible. Antes sólo podía comunicarme con esta tecnología informática; ahora, todo el que se separe escribirá y escribirá.

La IA es muy potente y prometedora, pero hay que tener mucho cuidado porque se trata de una tecnología muy potente.

PAG. Mencioné la importancia de permanecer atentos al desarrollo de la IA. ¿Qué tipo de lentes estás siguiendo?

A. La IA es muy poderosa y prometedora, pero necesitamos mucha ayuda porque se trata de una tecnología muy poderosa. Contamos con una serie de principios operativos sobre cómo podemos llevar a cabo nuestras investigaciones. Un segundo elemento es que necesitamos investigar áreas como el riesgo y el equino, para asegurarnos de abordar estas decisiones de la forma correcta. En tercer lugar, es importante contar con una configuración institucional correcta de la organización y la cultura adecuada. Contamos con grupos multidisciplinarios en los que contamos con especialistas en ética, ingenieros y una amplia gama de profesionales con distintas especializaciones, que realizan pruebas y analizan las ventas y riesgos de cada sistema que desarrollamos. También invitamos a especialistas externos para que nos ayuden.

PAG. ¿Por qué crees que esta tecnología debe ser regular?

A. La regulación es importante. Se supone que debe ser medio y proporcionado para no desarrollar innovación y, al mismo tiempo, puede mitigar grandes riesgos, ya que es una entidad tecnológica excepcionalmente prometedora.

PAG. ¿Cuál es la diferencia entre el estándar y la inteligencia artificial que puede aprobar la UE?

A. Por tanto, es cierto que es posible establecer una investigación proporcionada y basada en el riesgo de cada herramienta. Creo que este es un buen punto de partida para el debate global. Es importante que los proyectos de promoción sean un tipo de acción regulatoria y política coordinada en todo el mundo para que podamos maximizar los beneficios para todos —que hay, y muchos—, y que también podamos mitigar nuestros riesgos de forma adecuada.

PAG. DeepMind es ahora el laboratorio de inteligencia artificial avanzado de Google. ¿Has cambiado la integración de tu empresa con Google? ¿Quieres ahora orientar más tu trabajo hacia los resultados empresariales?

A. Creo que la fusión tiene un movimiento muy certificado. Por tanto, disponemos de equipamiento científico sin parangón en el campo de la IA; además, un mercado gigantesco al que podemos acceder gracias a Google, que nos ofrece la posibilidad de solucionar los problemas de las mujeres. Mi trabajo es encontrar ideas en la intersección de estas dos profesiones. Y, cuando los conozcamos, incubar cada idea y sacarla adelante.

PAG. Este es un ejemplo en el que hubo una coincidencia entre estos dos elementos.

A. Y Deepmind tiene software, MuZero, capaz de jugar a Ajedrez, Go y otros juegos complejos. Un día, como alguien de YouTube, dijimos que era necesario reducir el ancho de banda necesario para ver nuestros vídeos a personas de todo el mundo, para que pudieran transmitirse sin importar la velocidad de conexión a Internet que dure. Hay un momento muy creativo en el que decimos que un vídeo, en esencia, es una pieza de acción: puede verse como una sucesión de imágenes fijas individuales, y hay transiciones entre estas imágenes. Algunas de estas imágenes pueden ser una posición en la tabla de ajuste, así como transiciones y movimientos de ajuste. Entonces aplicamos MuZero a un video y determinamos el objetivo de reducir su tamaño, comprimiéndolo. Estamos teniendo un impacto dramático en el peso de estos videos y ahora esta tecnología está integrada en YouTube.

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