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Un segmento en el programa de noticias de TV semanal de CBS Weekly 60 minutos anoche (También compartido en YouTube aquí) ofreció una mirada interna a DeepMind de Google y la visión de su cofundador y CEO ganador del Premio Nobel, el legendario investigador de IA Demis Hassabis.
La entrevista rastreó el rápido progreso de Deepmind en la inteligencia synthetic y su ambición de lograr la inteligencia common synthetic (AGI), una inteligencia de máquina con versatilidad humana y escala sobrehumana.
Hassabis describió la trayectoria de AI de hoy como en una “curva exponencial de mejora”, alimentada por el creciente interés, el talento y los recursos que ingresan al campo.
Dos años después de un anterior 60 minutos La entrevista anunció la period de Chatbot, Hassabis y Deepmind ahora están buscando sistemas más capaces diseñados no solo para comprender el lenguaje, sino también el mundo físico que los rodea.
La entrevista llegó después La nube de Google en la próxima conferencia 2025 a principios de este mesen el que el gigante de la búsqueda introdujo una gran cantidad de nuevos modelos de IA y características centradas en su familia de modelos de IA multimodal Gemini 2.5. Google salió de esa conferencia que parecía haber tomado la iniciativa En comparación con otras compañías tecnológicas para proporcionar una poderosa IA para los casos de uso empresarial a los precios más asequibles, superando a OpenAI.
Más detalles sobre el ‘Proyecto Astra’ de Google Deepmind
Uno de los puntos focales del segmento fue Undertaking Astra, el chatbot de próxima generación de Deepmind que va más allá del texto. Astra está diseñado para interpretar el mundo visible en tiempo actual.
En una demostración, identificó pinturas, inferió estados emocionales y creó una historia alrededor de una pintura de tolva con la línea: “Solo el flujo de concepts avanzando”.
Cuando se le preguntó si estaba aburrido, Astra respondió pensativamente, revelando un cierto grado de sensibilidad al tono y los matices interpersonales.
El gerente de productos Bibbo Shu subrayó el diseño único de Astra: una IA que puede “ver, escuchar y charlar sobre cualquier cosa”, un paso marcado hacia los sistemas de IA incorporados.
Géminis: hacia AI procesable
La transmisión también apareció GéminisEl sistema de IA de Deepmind está entrenado no solo para interpretar el mundo sino también para actuar en él, acumulando tareas como reservar boletos y comprar en línea.
Hassabis dijo que Géminis es un paso hacia AGI: una IA con una capacidad humana para navegar y operar en entornos complejos.
El 60 minutos El equipo probó un prototipo integrado en anteojos, demostrando el reconocimiento visible en tiempo actual y las respuestas de audio. ¿Podría también insinuar un próximo regreso de los pioneros, pero finalmente desagradables gafas de realidad aumentada temprana conocidas como Google Glass, que debutó en 2012 antes Estar retirado en 2015?
Mientras que versiones de modelo de Géminis específicas como Géminis 2.5 Professional o Flash No fueron mencionados en el segmento, el ecosistema de IA más amplio de Google ha introducido recientemente esos modelos para el uso empresarial, lo que puede reflejar los esfuerzos de desarrollo paralelo.
Estas integraciones respaldan las crecientes ambiciones de Google en la IA aplicada, aunque quedan fuera del alcance de lo que estaba directamente cubierto en la entrevista.
Agi tan pronto como 2030?
Cuando se le pidió una línea de tiempo, Hassabis proyectó que AGI podría llegar tan pronto como 2030, con sistemas que entienden sus entornos “de manera muy matizada y profunda”. Sugirió que tales sistemas podrían incrustarse sin problemas en la vida cotidiana, desde wearables hasta asistentes domiciliarios.
La entrevista también abordó la posibilidad de autoconciencia en la IA. Hassabis dijo que los sistemas actuales no son conscientes, pero que los modelos futuros podrían exhibir signos de autocomprensión. Aún así, enfatizó la división filosófica y biológica: incluso si las máquinas imitan el comportamiento consciente, no están hechas de la misma “materia de carbono blanda” que los humanos.
Hassabis también predijo grandes desarrollos en robótica, diciendo que los avances podrían llegar en los próximos años. El segmento presentaba robots que completaban tareas con instrucciones vagas, como identificar un bloque verde formado por la mezcla de amarillo y azul, suministrando habilidades de razonamiento creciente en los sistemas físicos.
Logros y preocupaciones de seguridad
El segmento revisó el logro histórico de Deepmind con Alphafold, el modelo AI que predijo la estructura de más de 200 millones de proteínas.
Hassabis y colega John Jumper recibieron el Premio Nobel de Química 2024 para este trabajo. Hassabis enfatizó que este avance podría acelerar el desarrollo de fármacos, potencialmente reduciendo los plazos de una década a solo semanas. “Creo que algún día tal vez podamos curar toda enfermedad con la ayuda de la IA”, dijo.
A pesar del optimismo, Hassabis expresó preocupaciones claras. Citó dos riesgos principales: el mal uso de la IA por parte de los malos actores y la creciente autonomía de los sistemas más allá del management humano. Hizo hincapié en la importancia de la construcción en barandillas y sistemas de valores, enseñando la IA como podría enseñarle a un niño. También pidió cooperación internacional, señalando que la influencia de AI tocará en todos los países y cultura.
“Una de mis grandes preocupaciones”, dijo, “es que la carrera por el dominio de la IA podría convertirse en una carrera hacia el fondo por seguridad”. Hizo hincapié en la necesidad de que los principales jugadores y estados-nación coordinaran el desarrollo ético y la supervisión.
El segmento terminó con una meditación en el futuro: un mundo donde las herramientas de IA podrían transformar casi todos los esfuerzos humanos, y eventualmente remodelamos cómo pensamos sobre el conocimiento, la conciencia e incluso el significado de la vida. Como dijo Hassabis, “necesitamos nuevos grandes filósofos para comprender … para comprender las implicaciones de este sistema”.
