Quién es Demis Hassabis, el hombre detrás de la IA de Google que quiere construir una inteligencia superior a la humana

Demis Hassabis dedicó buena parte de su vida a intentar entender cómo funciona la inteligencia. Primero lo hizo frente a un tablero de ajedrez, después a través de los videojuegos y la neurociencia y, finalmente, con una empresa que terminó en el corazón de la estrategia tecnológica de Google. Hoy es una de las figuras más importantes de la carrera mundial por desarrollar sistemas capaces de pensar y aprender de manera cada vez más sofisticada.

Su historia comenzó en Londres, donde nació en 1976. Hijo de un padre grecochipriota y una madre singapurense, aprendió a jugar al ajedrez a los cuatro años y rápidamente se destacó como un jugador excepcional. Durante su adolescencia también se interesó por la programación y los videojuegos, una combinación que terminaría definiendo su carrera.

A los 17 años comenzó a trabajar en Bullfrog Productions, una empresa británica de videojuegos, donde participó en el desarrollo de Theme Park. La experiencia le permitió combinar dos de sus grandes intereses: los juegos de estrategia y la informática. Después estudió Ciencias de la Computación en la Universidad de Cambridge y se doctoró en neurociencia cognitiva en University College London.

Ese recorrido resulta clave para entender su proyecto. Hassabis no se interesó solamente por fabricar computadoras más rápidas, sino por comprender qué hace que una persona pueda aprender, recordar, imaginar y resolver problemas. Su objetivo empezó a ser utilizar la tecnología para reproducir algunas de esas capacidades.

DeepMind, la empresa que terminó en Google

En 2010 fundó en Londres DeepMind junto con Shane Legg y Mustafa Suleyman. La compañía comenzó a desarrollar programas capaces de aprender a partir de la experiencia. En lugar de indicarles exactamente qué hacer en cada situación, sus investigadores buscaban que los sistemas pudieran probar distintas estrategias y aprender cuáles funcionaban mejor.

Uno de sus primeros experimentos consistió en enseñarles a jugar videojuegos. Los programas recibían la información que aparecía en la pantalla y, después de muchas partidas, aprendían qué movimientos les permitían obtener mejores resultados. Era una demostración sencilla, pero detrás había una idea mucho más ambiciosa: crear máquinas que pudieran aprender por sí mismas.

El proyecto llamó la atención de Google y en 2014 el gigante tecnológico compró DeepMind. Hassabis pasó así de dirigir una compañía británica relativamente pequeña a formar parte de una de las mayores apuestas de la industria tecnológica por la inteligencia artificial.

La enorme capacidad informática de Google permitió acelerar los proyectos de DeepMind. Y uno de ellos terminaría convirtiendo a Hassabis en una figura conocida mucho más allá del mundo tecnológico.

La máquina que sorprendió al mundo jugando al Go

En 2016, un programa de DeepMind llamado AlphaGo se enfrentó al surcoreano Lee Sedol, uno de los mejores jugadores profesionales de Go del mundo. El juego, originario de China, tiene reglas sencillas pero una cantidad enorme de posibles movimientos y durante años había sido considerado un desafío especialmente difícil para las computadoras. AlphaGo ganó cuatro de las cinco partidas.

El resultado fue importante no solo porque una máquina había derrotado a uno de los mejores jugadores del mundo. También porque el programa fue capaz de encontrar estrategias que sorprendieron a los propios especialistas. La computadora no se limitaba a repetir movimientos que alguien había escrito previamente: había aprendido a jugar y había encontrado sus propias soluciones.

Para Hassabis, aquel triunfo mostraba que la tecnología podía utilizarse para algo mucho más importante que ganar partidas. Si una máquina podía aprender a resolver un problema tan complejo, también podía ayudar a los científicos a resolver problemas que durante décadas habían parecido demasiado difíciles. El siguiente gran desafío de DeepMind estuvo justamente en la ciencia.

AlphaFold y el Nobel de Química

Uno de los grandes problemas de la biología consiste en conocer cómo se organiza una proteína. Las proteínas son fundamentales para el funcionamiento de nuestro organismo y su forma determina, en buena medida, qué pueden hacer. Saber cómo adquieren esa estructura es importante para comprender enfermedades y desarrollar medicamentos.

Durante décadas, los científicos buscaron métodos para predecir esas estructuras. DeepMind desarrolló AlphaFold, un sistema capaz de utilizar inteligencia artificial para predecir la forma tridimensional de las proteínas a partir de su composición. El avance fue considerado revolucionario porque permitió obtener en poco tiempo información que antes podía demandar años de trabajo experimental.

El impacto de AlphaFold llevó a Hassabis y a su colega John Jumper a recibir el Premio Nobel de Química en 2024, que compartieron con el científico estadounidense David Baker. El reconocimiento convirtió a Hassabis en una figura poco habitual dentro de la industria tecnológica: un empresario e investigador de inteligencia artificial distinguido con uno de los máximos premios de la ciencia.

Pero AlphaFold también mostró algo que sigue siendo central en su visión: para Hassabis, la inteligencia artificial no debería servir únicamente para automatizar tareas o responder preguntas. También puede convertirse en una herramienta para descubrir cosas que los seres humanos todavía no lograron comprender.

El hombre detrás de la inteligencia artificial de Google

La aparición de ChatGPT a fines de 2022 cambió el ritmo de la competencia tecnológica. Millones de personas comenzaron a utilizar sistemas capaces de escribir textos, responder preguntas, generar imágenes y realizar tareas que hasta entonces parecían reservadas a los seres humanos.

Google aceleró entonces su propia estrategia. En 2023, DeepMind se fusionó con Google Brain, el equipo de investigación de inteligencia artificial de la compañía, y nació Google DeepMind. Hassabis quedó al frente de la nueva organización.

De esa estructura surgió Gemini, la familia de sistemas de inteligencia artificial con la que Google compite con OpenAI, Anthropic y otras compañías que buscan liderar la nueva etapa de la tecnología.

Sin embargo, Gemini es solamente una parte del proyecto de Hassabis. Su objetivo va bastante más lejos que crear un programa capaz de conversar con una persona o ayudarla a realizar determinadas tareas.

La búsqueda de una inteligencia superior

Hassabis está particularmente interesado en lo que se conoce como inteligencia artificial general. El concepto puede sonar técnico, pero la idea es sencilla: se trata de desarrollar máquinas capaces de aprender y resolver una gran variedad de problemas, en lugar de estar diseñadas para una sola tarea.

En otras palabras, una computadora que no solamente pueda jugar al Go, reconocer una imagen o escribir un texto, sino que pueda aprender diferentes actividades y enfrentarse a problemas nuevos de una manera mucho más parecida a como lo hace una persona.

Ese objetivo abre una posibilidad enorme y, al mismo tiempo, plantea una pregunta difícil. Si las máquinas llegan a ser mejores que los seres humanos en una cantidad cada vez mayor de tareas, ¿cómo se garantiza que sigan siendo controlables?

Hassabis sostiene que la inteligencia artificial puede ayudar a resolver algunos de los grandes problemas de la humanidad, desde enfermedades hasta nuevos descubrimientos científicos. Pero también reconoce que cuanto más poderosos sean estos sistemas, más importante será comprender sus riesgos y establecer mecanismos para mantenerlos bajo control.

Esa contradicción está presente en buena parte de su trayectoria. El mismo hombre que dedicó años a construir máquinas capaces de aprender también advierte sobre las consecuencias de crear sistemas que puedan llegar a ser mucho más inteligentes que nosotros.

El nuevo rol de Hassabis en Alphabet

A principios de agosto, Google reorganizó la conducción de su área de inteligencia artificial y Hassabis dejó de ocupar el cargo de CEO de Google DeepMind. Su nuevo rol es el de presidente de la organización y Chief Scientist de Alphabet, mientras Koray Kavukcuoglu asumió la conducción ejecutiva.

El cambio apunta a que Hassabis concentre más tiempo en la investigación y en los proyectos de largo plazo, especialmente en el desarrollo de sistemas cada vez más avanzados y en la búsqueda de la inteligencia artificial general.

A los 50 años, su recorrido conecta mundos que durante mucho tiempo parecieron separados: el ajedrez, los videojuegos, la neurociencia, la informática y la investigación científica. En todos ellos aparece la misma inquietud: entender cómo funciona la inteligencia y descubrir hasta dónde puede llegar una máquina que aprenda.

Esa búsqueda llevó a Hassabis desde los tableros de ajedrez de su infancia hasta la conducción de una de las áreas más importantes de Google. También lo llevó a desarrollar sistemas capaces de derrotar a campeones mundiales y a utilizar inteligencia artificial para resolver un problema científico que había desafiado a generaciones de investigadores.

Su próximo desafío es mucho más ambicioso. Hassabis quiere contribuir a construir máquinas capaces de superar muchas de las capacidades humanas. Y, al mismo tiempo, deberá ayudar a responder una de las preguntas más difíciles que plantea esa carrera: cómo crear una tecnología más inteligente sin perder el control sobre ella.

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