{"id":70865,"date":"2024-10-10T15:52:02","date_gmt":"2024-10-10T20:52:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.alvarezjoseph.com\/blog\/?p=70865"},"modified":"2024-10-10T15:52:04","modified_gmt":"2024-10-10T20:52:04","slug":"golpe-google-openai-nobel-quimica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.alvarezjoseph.com\/blog\/golpe-google-openai-nobel-quimica\/","title":{"rendered":"El Asombroso Golpe de Google a OpenAI: Nobel de Qu\u00edmica para DeepMind"},"content":{"rendered":"\n

Esto no es un juego.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Google acaba de darle una bofetada a OpenAI con algo que no se puede discutir. No es solo una medalla, es un Premio Nobel de Qu\u00edmica para los chicos de DeepMind.<\/p>\n\n\n\n

S\u00ed, dos de los capos de AlphaFold<\/strong>, ese modelo de IA que predice c\u00f3mo se forman las prote\u00ednas, acaban de llevarse el m\u00e1ximo reconocimiento. Algo que OpenAI a\u00fan sue\u00f1a con conseguir.<\/p>\n\n\n\n

Y claro, ah\u00ed est\u00e1 la gran pregunta: \u00bfse puede comparar un algoritmo de chat bonito con una herramienta que est\u00e1 cambiando la ciencia desde la ra\u00edz?<\/p>\n\n\n\n

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AlphaFold: La joya de Google que se adelant\u00f3 a su tiempo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Voy a ser directo: lo de AlphaFold<\/strong> es una locura.<\/p>\n\n\n\n

Los cient\u00edficos Demis Hassabis y John M. Jumper<\/strong> hicieron posible que podamos predecir c\u00f3mo se pliega una prote\u00edna con una precisi\u00f3n casi irreal.<\/p>\n\n\n\n

Esto es como encontrar la aguja en un pajar, pero con un microscopio que nunca antes hab\u00eda existido<\/em>. Y eso, mi amigo, tiene un impacto real.<\/p>\n\n\n\n

Imag\u00ednate que eres un investigador intentando desarrollar una cura para una enfermedad compleja. Saber la estructura de las prote\u00ednas de antemano hace que las probabilidades de encontrar una soluci\u00f3n suban como espuma.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, en enfermedades como el Alzheimer, conocer estas estructuras ayuda a dise\u00f1ar f\u00e1rmacos que puedan frenar o incluso revertir el da\u00f1o causado.<\/p>\n\n\n\n

No es por nada, pero si est\u00e1s en Google, seguro hoy celebraste con champ\u00e1n. Este Nobel<\/strong> es una especie de \u00abya vieron c\u00f3mo hacemos cosas reales\u00bb para los detractores. Y ojo, que no es que OpenAI est\u00e9 fuera del juego, pero si algo nos queda claro, es que, en esta carrera, Google se llev\u00f3 el primer galard\u00f3n<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

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El respaldo de Google y el \u00e9xito de DeepMind<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mucha gente pensaba que DeepMind era solo una empresa con ideas bonitas, enfocada en proyectos de laboratorio sin impacto real. Y Google, bueno, se la jug\u00f3 en grande cuando los compr\u00f3 en 2014. Algunos dec\u00edan que fue una compra tonta<\/em>. Pero miremos ahora, con AlphaGo, luego AlphaZero y ahora con AlphaFold<\/strong>, no hay duda que Google la clav\u00f3. Est\u00e1 claro que esto no fue un golpe de suerte.<\/p>\n\n\n\n

Lo interesante de DeepMind es que siempre han tenido un enfoque que va m\u00e1s all\u00e1 del negocio. Ellos piensan en problemas cient\u00edficos serios. Primero fue el Go, un juego que se consideraba casi imposible de dominar para una m\u00e1quina<\/strong>, y DeepMind lleg\u00f3 y lo hizo parecer f\u00e1cil. Luego vino AlphaZero, que dej\u00f3 en rid\u00edculo a los mejores jugadores de ajedrez. Pero la joya, sin duda, es AlphaFold<\/strong>, que pone a Google en un nivel que OpenAI a\u00fan est\u00e1 tratando de alcanzar.<\/p>\n\n\n\n

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La competencia con OpenAI: \u00bfPremios Nobel o revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Es curioso c\u00f3mo la cosa se ha polarizado. Google est\u00e1 consiguiendo logros cient\u00edficos y premios acad\u00e9micos<\/em>, mientras que OpenAI sigue dando de qu\u00e9 hablar con cosas m\u00e1s \u00abconsumibles\u00bb. ChatGPT y DALL-E se convirtieron en parte de la cultura pop<\/em> en cuesti\u00f3n de meses. Pero, \u00bfy qu\u00e9 pasa con sus avances cient\u00edficos de fondo? Por ahora, nada como para ponerlo en una vitrina de trofeos. No hay un Nobel, no hay ese tipo de reconocimiento.<\/p>\n\n\n\n

En este punto<\/strong>, Google y OpenAI se parecen a esos hermanos que pelean por la atenci\u00f3n de sus padres. Uno se convierte en el favorito porque hace los deberes y se gana premios. El otro, porque hace re\u00edr a todo el mundo. Ambos son buenos en lo suyo<\/em>, pero no puedes evitar notar que los logros de DeepMind est\u00e1n marcando una diferencia que se siente un poco m\u00e1s\u2026 importante.<\/p>\n\n\n\n

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\u00abGoogle 1, OpenAI 0\u00bb. As\u00ed podr\u00eda decirlo cualquier aficionado al f\u00fatbol. Por ahora.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Una adquisici\u00f3n arriesgada que dio frutos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Pensemos un momento en 2014<\/strong>, cuando Google decidi\u00f3 comprar DeepMind. A primera vista parec\u00eda una compra hecha m\u00e1s por capricho que por estrategia. Los de Mountain View estaban gastando un dineral en un grupo de investigadores que ni siquiera ten\u00edan un producto comercial. Pero vaya que el tiempo les dio la raz\u00f3n. DeepMind no solo ha cumplido<\/strong>, sino que ha sobrepasado las expectativas.<\/p>\n\n\n\n

AlphaGo<\/strong> fue su primer gran golpe, venciendo al mejor jugador de Go del mundo. Luego lleg\u00f3 AlphaZero<\/strong>, que barri\u00f3 con cualquier cosa que se pareciera a un juego de estrategia. Y luego AlphaFold<\/strong>. En cada uno de estos pasos, Google demostr\u00f3 que el respaldo financiero y los recursos adecuados pueden traducirse en avances cient\u00edficos que de verdad cambian el mundo.<\/p>\n\n\n\n

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Google Brain y DeepMind: Dos fuerzas que se fusionan<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Por a\u00f1os, Google Brain y DeepMind funcionaron como dos equipos independientes. Casi como dos equipos en competencia, pero dentro de la misma empresa. Sin embargo, en abril de 2023<\/strong>, Alphabet decidi\u00f3 unir fuerzas y fusionarlos. La idea era maximizar el potencial de ambas divisiones, y claro, optimizar recursos.<\/p>\n\n\n\n

Ahora, \u00bfen serio esto les est\u00e1 funcionando? Pues, es dif\u00edcil decirlo tan pronto. Por ahora, parece que sus l\u00edneas de trabajo se mantienen independientes en muchos aspectos. Y si miramos lo que han logrado hasta ahora, no queda muy claro si la fusi\u00f3n ha mejorado algo o si simplemente era una medida para cortar gastos. Pero eso ya lo veremos.<\/p>\n\n\n\n

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El problema de la IA de consumo de Google<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Es curioso. Mientras DeepMind<\/strong> sigue recogiendo premios y demostrando lo que puede hacer con la ciencia, la IA para usuarios finales de Google no lo est\u00e1 teniendo tan f\u00e1cil.<\/p>\n\n\n\n

Bard<\/strong>, su respuesta a ChatGPT, ha tenido bastantes tropiezos. Su lanzamiento fue ca\u00f3tico, con respuestas incorrectas que se viralizaron r\u00e1pidamente, afectando la confianza del p\u00fablico.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, la falta de funcionalidades claras y una competencia fuerte hicieron que Bard pareciera menos impresionante.<\/p>\n\n\n\n

Y ni hablar de su IA generativa de im\u00e1genes, que tampoco sali\u00f3 como esperaban, presentando errores de calidad y resultados inconsistentes.<\/p>\n\n\n\n

Parece que cada vez que Google intenta acercar su IA al p\u00fablico en general, las cosas se complican. No es lo mismo jugar a ser cient\u00edfico con DeepMind que lanzar un producto que los usuarios puedan usar a diario y que no falle. Y eso, Google a\u00fan lo est\u00e1 aprendiendo.<\/p>\n\n\n\n

Por ahora, parece que su \u00e9xito est\u00e1 en el campo de la investigaci\u00f3n, mientras que OpenAI est\u00e1 m\u00e1s enfocado en hacer cosas que la gente com\u00fan pueda usar y entender. Pero si Google logra arreglar estos problemas, podr\u00eda cambiar el juego de nuevo<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

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Transformers y el \u00abcasi\u00bb Nobel<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Algo interesante es lo de Transformers<\/a><\/strong>. En 2017, unos cuantos cerebritos de Google Brain y Google Research lanzaron un paper<\/a> que, sin que nadie se lo esperara, dio origen a toda esta revoluci\u00f3n de la IA generativa. S\u00ed, de ah\u00ed salieron modelos como ChatGPT y DALL-E<\/em>. Entonces, uno podr\u00eda pensar: \u00bfPor qu\u00e9 no les han dado un Nobel? Bueno, porque aunque su impacto es enorme, a\u00fan tienen errores, alucinaciones y fallos que los hacen menos \u00abcient\u00edficos\u00bb<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Como dec\u00eda Andr\u00e9s Torrubia<\/strong><\/a>, un reconocido experto en inteligencia artificial, quiz\u00e1 en el futuro esta tecnolog\u00eda se gane un Nobel. Pero por ahora, parece que todav\u00eda no est\u00e1n listos para eso. El impacto social es evidente, pero tambi\u00e9n los problemas y los riesgos. Tal vez el mundo no est\u00e1 preparado para premiar algo que, a veces, saca conclusiones sacadas de la manga.<\/p>\n\n\n\n

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Resumen r\u00e1pido<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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  1. DeepMind de Google<\/strong> gan\u00f3 el Nobel de Qu\u00edmica gracias a AlphaFold.<\/li>\n\n\n\n
  2. Google va adelante de OpenAI<\/strong> en t\u00e9rminos de reconocimientos acad\u00e9micos.<\/li>\n\n\n\n
  3. DeepMind<\/strong> tiene un enfoque m\u00e1s cient\u00edfico, mientras OpenAI se centra m\u00e1s en IA para usuarios.<\/li>\n\n\n\n
  4. AlphaFold<\/strong> est\u00e1 revolucionando la investigaci\u00f3n cient\u00edfica y las ciencias de la vida.<\/li>\n\n\n\n
  5. Google Brain y DeepMind<\/strong> se fusionaron, pero a\u00fan no sabemos si la estrategia ha dado frutos.<\/li>\n\n\n\n
  6. Transformers<\/strong> fueron un gran avance, pero a\u00fan no est\u00e1n al nivel de un Nobel.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    Preguntas frecuentes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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    1. \u00bfQu\u00e9 es AlphaFold?<\/strong>
      AlphaFold es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por DeepMind, dise\u00f1ado para predecir la estructura de las prote\u00ednas, lo cual es crucial en investigaci\u00f3n m\u00e9dica y desarrollo de f\u00e1rmacos.<\/li>\n\n\n\n
    2. \u00bfPor qu\u00e9 Google gan\u00f3 el Nobel de Qu\u00edmica?<\/strong>
      El Nobel fue otorgado a dos investigadores de DeepMind por sus contribuciones con AlphaFold, que ha revolucionado el campo de la biolog\u00eda estructural.<\/li>\n\n\n\n
    3. \u00bfC\u00f3mo afecta esto a OpenAI?<\/strong>
      Este reconocimiento pone a Google por delante en t\u00e9rminos de logros cient\u00edficos. OpenAI a\u00fan no ha conseguido un premio de ese calibre.<\/li>\n\n\n\n
    4. \u00bfC\u00f3mo se comparan Google y OpenAI?<\/strong>
      Google se ha destacado m\u00e1s en la investigaci\u00f3n cient\u00edfica profunda, mientras que OpenAI se enfoca en aplicaciones m\u00e1s accesibles para el p\u00fablico general.<\/li>\n\n\n\n
    5. \u00bfQu\u00e9 papel juegan los Transformers en la IA?<\/strong>
      Los Transformers son la tecnolog\u00eda clave que permiti\u00f3 el desarrollo de modelos de IA generativa como ChatGPT, pero a\u00fan tienen fallos que los hacen menos fiables.<\/li>\n\n\n\n
    6. \u00bfQu\u00e9 es DeepMind?<\/strong>
      DeepMind es una divisi\u00f3n de Google centrada en el desarrollo de inteligencia artificial avanzada para resolver problemas complejos, principalmente en el \u00e1mbito cient\u00edfico.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n
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