Cómo la IA AlphaFold, impulsada por el CEO de Google DeepMind, resolvió uno de los mayores desafíos de la biomedicina

Cuando la inteligencia artificial revoluciona la ciencia y la sociedad, el debate trasciende lo tecnológico y se adentra en cuestiones existenciales. En una entrevista para el HUGE podcast, Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind y Premio Nobel de Química en 2024, planteó que la IA dejará de ser una herramienta evidente para convertirse en “infraestructura invisible” capaz de transformar distintos ámbitos.

Su recorrido ayuda a entender esa visión. Prodigio del ajedrez desde niño, a los 17 años rechazó una oferta millonaria en la industria de los videojuegos para estudiar en la universidad y luego doctorarse en neurociencia.

Más tarde fundó DeepMind con la misión de “resolver la inteligencia”, inicialmente a través de sistemas capaces de dominar videojuegos, y vendió la compañía a Google bajo la premisa de priorizar la investigación científica. En un contexto marcado por la creciente competencia tecnológica global, hoy lidera gran parte de la estrategia de inteligencia artificial del gigante tecnológico.

Según Hassabis, la inteligencia artificial está reformulando el avance científico, permitiendo abordar retos antes inalcanzables e impulsando debates sobre riesgos y la necesidad de una regulación internacional. “Veo a la IA como la herramienta definitiva para ayudarnos a comprender la realidad”, afirmó en diálogo con la periodista Cleo Abram.

AlphaFold y el cambio en la investigación médica

Durante la conversación, el científico rememoró el momento en el que la biomedicina vivió un giro fundamental: “AlphaFold resolvió uno de los problemas más importantes de la medicina moderna, el del plegamiento de proteínas, que llevaba sin resolverse 50 años”. Este avance permitió acelerar el desarrollo de medicamentos enfocados en enfermedades complejas y poco estudiadas.

Explicó que pasaron de pensar en un sistema que recibiría solicitudes de proteínas concretas a implementar una plataforma accesible de forma global: “Comprendí que podíamos predecir la estructura de todas las proteínas conocidas en pocos meses y poner esa información gratuitamente a disposición de los científicos de todo el mundo”.

Según el CEO de DeepMind, más de tres millones de científicos utilizan AlphaFold, lo que convierte a la herramienta en un recurso indispensable en un recurso indispensable para laboratorios de todos los continentes. “Prácticamente todos los biólogos del mundo lo usan”, subrayó en el podcast.

Este impacto se extiende a enfermedades desatendidas, facilitando la investigación sobre patologías como la malaria, el mal de Chagas o la leishmaniasis, que afectan a cientos de millones de personas.

El acceso abierto a estas predicciones proteicas permite ahorrar años de trabajo y miles de dólares en laboratorios. “Con esta tecnología, los investigadores pasan directamente al diseño de fármacos por simulación computacional y pueden saltarse procesos experimentales costosos y lentos”.

Puntualizó que la predicción de estructuras es solo una etapa y mencionó que Isomorphic Labs, empresa derivada, busca emplear AlphaFold para desarrollar medicamentos más eficaces y con menos efectos adversos. “Colaboramos con 18 o 19 programas farmacéuticos diferentes que abarcan desde enfermedades cardiovasculares hasta cáncer. Esta tecnología apunta a tener un impacto transversal”, remarcó.

La creatividad inesperada en la inteligencia artificial

Hassabis sostuvo que la inteligencia artificial ya no se limita a analizar datos, sino que puede generar ideas originales. Como ejemplo, recordó el duelo entre AlphaGo y un campeón mundial de Go (juego de estrategia originado en Asia, que se disputa sobre un tablero donde dos jugadores colocan piedras para controlar territorio): “Nadie esperaba que un sistema de IA hiciera una jugada tan creativa y disruptiva”.

También destacó el avance de AlphaZero, que aprende desde cero: “AlphaZero parte de cero, solo con las reglas. En menos de un día, logra jugadas superiores a las del campeón mundial y esas soluciones ni siquiera los expertos humanos las han ideado”.

Según explicó, este tipo de creatividad puede trasladarse a otros campos, desde el descubrimiento de materiales hasta el diseño de chips o la computación cuántica. En esa línea, mencionó a AlphaTensor, que desarrolló un nuevo método para multiplicar matrices, con potencial de reducir significativamente los costos del entrenamiento de modelos avanzados.

Riesgos, control y la urgencia de regulación global

Si bien el potencial es enorme, advirtió en el HUGE podcast sobre los peligros cuando la IA puede quedar en manos de actores maliciosos o alcanzar niveles de autonomía fuera del control humano. “Preocupa que actores malintencionados o gobiernos utilicen la IA con fines nocivos; necesitamos cooperación internacional”, insistió.

También subrayó el desafío de los sistemas cada vez más autónomos: “Nos dirigimos a una era en la que los agentes podrán completar tareas enteras por sí mismos. Queremos asistentes útiles, pero hay que establecer límites claros”. Calcula que en los próximos cuatro años surgirán retos técnicos para garantizar que estos sistemas no se desvíen de los objetivos positivos.

El desarrollo de tecnologías como SynthID, el sistema de DeepMind para marcar contenidos generados por IA (marca de agua digital), constituye una respuesta directa a amenazas como los deepfakes y la desinformación. Hassabis propuso una regulación transversal: “Toda compañía que produzca IA generativa debería incorporar mecanismos de marcado digital”.

El experto pidió reforzar la investigación y colaboración internacional, incluyendo institutos de seguridad en IA y el sector académico. Avanzamos en un terreno inexplorado y se requiere cooperación a gran escala a nivel global.

El futuro de la inteligencia general y el sentido humano

Al referirse al horizonte de la inteligencia general artificial (AGI), reconoció que subsisten preguntas filosóficas esenciales. “La gran pregunta es qué diferencia a la mente humana en una era de inteligencias artificiales cada vez más avanzadas”, reflexionó en el podcast.

Si bien la neurociencia aún no encontró pruebas de procesos cuánticos exclusivos del cerebro, para él queda mucho por descubrir sobre la conciencia y la creatividad humanas.

En ese sentido, sostiene que la curiosidad, la búsqueda del sentido y la conexión emocional continuarán siendo capacidades propias de la humanidad. “Quizás nunca logremos replicar esa conexión profunda entre seres humanos. Pero la IA puede ayudarnos a ampliar el conocimiento sobre los misterios del universo”.

De cara al futuro, el científico imagina una etapa en la que la AGI contribuya a resolver retos como la energía, los materiales avanzados, la extensión de la vida y la exploración interestelar. “Son horizontes que cada vez se vuelven más plausibles”, concluyó.