AlphaEvolve, el nuevo sistema desarrollado por DeepMind, está revolucionando el mundo de la inteligencia artificial al ir más allá de la imitación y atreverse a crear algoritmos desde cero. Este avance promete cambiar para siempre cómo entendemos la creatividad en la IA.
AlphaEvolve de DeepMind rompe con la imitación y apuesta por la innovación real
Hasta ahora, muchas IA parecían “inventar” cosas, pero en realidad solo combinaban patrones aprendidos de enormes bases de datos. Sin embargo, según informa DeepMind, AlphaEvolve ha empezado a cruzar ese límite invisible.
El sistema ha sido diseñado para explorar nuevas soluciones mediante un proceso evolutivo: prueba miles de combinaciones, selecciona las mejores y continúa mejorando hasta alcanzar algoritmos altamente eficientes. Una forma de “pensar” que va más allá del entrenamiento clásico.
Según sus desarrolladores, AlphaEvolve ha logrado hitos como diseñar un algoritmo de multiplicación de matrices más veloz que el de Strassen, un método que llevaba más de medio siglo sin ser superado. Un logro técnico y simbólico para la comunidad científica.
¿Qué tipo de problemas está resolviendo esta inteligencia artificial creativa?
Según DeepMind, AlphaEvolve ya ha generado avances clave en áreas donde la eficiencia lo es todo. Por ejemplo:
- Algoritmos más rápidos y con menos operaciones para cálculos con matrices.
- Optimización de tareas en centros de datos, mejorando el uso de recursos informáticos.
- Mejoras en el diseño de chips y en modelos de lenguaje como Gemini.
Imagina lanzar una consulta en un modelo de IA y que la respuesta llegue no solo rápida, sino optimizada al máximo. Eso es lo que permite AlphaEvolve gracias a sus nuevos enfoques algorítmicos.
Este tipo de eficiencia tiene un impacto directo en aplicaciones del día a día, desde asistentes virtuales hasta plataformas de computación en la nube.
¿La IA realmente inventa o solo mezcla datos antiguos?
La gran pregunta sigue en el aire. ¿AlphaEvolve está creando soluciones completamente nuevas o simplemente reorganiza lo que ya sabía? Según Pushmeet Kohli, responsable de IA en DeepMind, el sistema va más allá de las soluciones conocidas y se acerca al “descubrimiento real”.
Matej Balog, líder del equipo detrás del proyecto, asegura que han podido comprobar que las soluciones generadas no existían previamente en ningún conjunto de datos. Lo cual indicaría que sí estamos ante un salto creativo.
El profesor Josh Alman, de la Universidad de Columbia, lo confirma: AlphaEvolve parece fabricar ideas originales, sin depender de plantillas humanas previas. Una barrera que durante años parecía infranqueable.
¿Cómo comprueban que un algoritmo generado por IA es único?
DeepMind aplica un proceso riguroso para confirmar la originalidad de los algoritmos:
- Revisión de literatura científica para buscar coincidencias exactas.
- Análisis de código paso a paso para descartar similitudes derivadas de los datos de entrenamiento.
- Validación externa por expertos independientes.
Aunque nunca es fácil asegurar una invención al 100%, los casos clave logrados por AlphaEvolve parecen demostrar su carácter verdaderamente innovador.
El enfoque evolutivo y su combinación con aprendizaje por refuerzo
AlphaEvolve se basa en un método evolutivo que recuerda a AlphaZero, el sistema que aprendió a jugar ajedrez desde cero. En cada prueba, evoluciona las versiones que mejor rinden y descarta el resto.
Balog sugiere que al mezclar esta técnica con el aprendizaje por refuerzo, se podría alcanzar un sistema aún más poderoso, capaz de crear soluciones inéditas en áreas más amplias.
Esto abre las puertas a una inteligencia artificial no solo inteligente, sino también imaginativa y propositiva.
Proyectos anteriores de DeepMind que allanaron el camino
AlphaEvolve no ha salido de la nada. Entre sus antecedentes destacan:
- AlphaTensor: utilizó aprendizaje por refuerzo para crear algoritmos de álgebra en 2022.
- Fun Search: aplicó evolución algorítmica para escribir código más eficiente en 2024.
Ambos proyectos mostraron que la IA podía dejar de copiar y empezar a optimizar con creatividad.
Impacto de AlphaEvolve en la ciencia y la tecnología
La programación asistida por IA ya está cambiando la manera de trabajar. Ahora los desarrolladores, tanto novatos como expertos, pueden crear software más rápido y eficaz.
AlphaEvolve ya se está usando para resolver problemas reales en centros de datos, diseño de chips y asistentes virtuales como Gemini, lo que indica su potencial transformador inmediato.
Sanjeev Arora, de Princeton, considera que este enfoque puede aplicarse a muchos más campos, aunque aún se centra en problemas donde hay espacio claro para “explorar buenas soluciones”.
El futuro de la creatividad en la inteligencia artificial
DeepMind cree que sistemas como AlphaEvolve podrían usarse pronto en dominios industriales o científicos donde la experiencia humana no ha ofrecido suficientes soluciones.
Según Neil Thompson, del MIT, lo importante no es solo que la IA pueda crear algo nuevo, sino que esas ideas tengan valor real y práctico para la sociedad.
Si conseguimos que estos sistemas descubran métodos radicalmente diferentes para abordar problemas antiguos, podríamos estar ante una nueva era de innovación acelerada.
AlphaEvolve no solo representa un avance técnico, sino también un cambio de paradigma en cómo entendemos la inteligencia, la creatividad y el potencial de la IA.
Fuente: https://es.wired.com/articulos/deepmind-presenta-una-ia-cientifica-que-ya-disena-chips-mejor-que-los-humanos