El 25 de julio, Jeff Dean se dirigió a 6,000 futuros fundadores en la Startup School de Y Combinator, celebrada en el Chase Center de San Francisco. Dean es un ingeniero legendario de Google. Es cofundador de Google Brain, científico jefe de Google DeepMind y Google Research, y codirector técnico del modelo de IA insignia de la empresa, Gemini. Junto con su colaborador habitual, Sanjay Ghemawat, ha desarrollado partes fundamentales de la infraestructura informática y de búsqueda de la empresa. Un chiste recurrente en el mundo de la tecnología dice que Jeff Dean ha hecho “tantas cosas” que, para que su currículum fuera más corto, tendría que enumerar únicamente las cosas que no ha hecho. En el Chase Center, el entrevistador le preguntó qué áreas deberían abordar los fundadores de startups.
Dean afirmó que lo más importante sería elegir algo que te apasione y que sea útil para el mundo. Luego compartió su propio interés: una versión automatizada del método científico. “Propones un experimento, implementas lo necesario para llevarlo a cabo, lo evalúas y obtienes los resultados”, explicó. Dean añadió que ejecutar miles de esos ciclos automatizados podría propiciar avances revolucionarios en diversos campos como la ciencia, la biología, el diseño de chips e incluso la creación de modelos de IA mejorados.
Sin que el público lo supiera, Dean se refería a su propia startup secreta, que acababa de poner en marcha. Hoy ya es oficial: tras casi 27 años, Dean abandona Google, junto con Ghemawat y otros dos científicos de primer nivel especializados en IA, para fundar una empresa llamada Discovery Loop.
Aunque Google tendrá una participación en la nueva empresa, supone un golpe devastador para el gigante de las búsquedas, que intenta mantener el ritmo en la frenética competencia por los modelos de IA. Ya es bastante grave que Dean y Ghemawat, que se encontraban entre los primeros empleados de la empresa, se marchen, es como si Mick Jagger y Keith Richards abandonaran los Rolling Stones para formar una nueva banda. Peor aún, los otros cofundadores también son figuras destacadas en el campo de la IA: Oriol Vinyals, vicepresidente de investigación en DeepMind y líder técnico de Gemini, y Quoc Le, cofundador de Google Brain y científico clave detrás de AutoML-Zero de Google, un proyecto que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear productos de IA de forma autónoma.
En una entrevista de WIRED con los cofundadores justo antes del lanzamiento, Dean afianzó que la idea surgió hace solo unas semanas. Rápidamente se le unieron los otros tres, que no solo son compañeros de trabajo desde hace mucho tiempo, sino también amigos que se van de vacaciones juntos. “Estábamos trabajando en cosas diferentes, pero todos empezábamos a vislumbrar la posibilidad de que la IA pudiera automatizar los ciclos científicos y de ingeniería”, afirma.
Ahora que tantas noticias y servicios relacionados con la IA están en boca de todos, ¿hay algún término que aún no entiendas del todo? WIRED compila 33 palabras clave que conviene conocer.
Los primeros pasos de Discovery Loop
El cuarteto elaboró una hoja de ruta en la que Discovery Loop sería su primer cliente. Los bucles de experimentación autónoma que creen inicialmente estarán orientados a mejorar los algoritmos avanzados de aprendizaje automático de la empresa. Ese software mejorado se convertirá entonces en el núcleo de un sistema de IA capaz de abordar problemas en otros ámbitos. “Me entusiasma mucho la automatización del aprendizaje automático. Quizás descubramos una arquitectura transformadora diferente”, refiere Le.
A partir de ahí, Discovery Loop se propondrá lograr avances sobrehumanos en diversos campos, como el diseño de chips, la biología, el descubrimiento de fármacos y el diseño de materiales. “A medida que creemos la inteligencia central y los fundamentos del Discovery Loop, podremos generalizar rápidamente a otros ámbitos. Una de las cosas en las que nos centraremos mucho es en cómo estos modelos generan nuevas ideas que probar. Eso no es algo en lo que actualmente destaquen”, indica Vinyals.
En un primer momento, el equipo prevé que esas ideas se desarrollen conjuntamente con personas, pero su objetivo es automatizar el proceso en profundidad. Si sale bien, sostienen, es posible que unas pocas personas dedicadas puedan utilizar Discovery Loop para superar en inventiva a las organizaciones de investigación más grandes del mundo. Es de suponer que esos pequeños equipos serán clientes de Discovery Loop. La startup también podría crear sus propios bucles para buscar y monetizar descubrimientos.