Cuatro de los científicos de IA más celebrados de Google se van para construir una máquina que haga ciencia por sí sola

Puntos clave

• Jeff Dean, cofundador de Google Brain y colíder técnico del modelo de IA Gemini de Google, se va de Google después de casi 27 años para iniciar una nueva empresa llamada Discovery Loop.
• Otros tres científicos senior de IA de Google se unen a él: Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le conforman el equipo fundador completo.
• Discovery Loop quiere construir IA que ejecute el método científico por sí sola, proponiendo experimentos, ejecutándolos, aprendiendo de los resultados, sin necesidad de aprobación humana en cada paso.
• Google tomará una participación en la nueva empresa y proporcionará poder de cómputo durante el primer año, pero los cuatro fundadores abandonan su empleo de tiempo completo allí.
• Khosla Ventures y Radical Ventures han respaldado la empresa; el monto de financiación y la valoración no han sido divulgados.

¿Quién se va y por qué es importante?

Jeff Dean es para Google lo que un jefe de cocina para una cocina de tres estrellas Michelin. Ayudó a construir la infraestructura de búsqueda que millones de personas usan a diario y codirigió el proyecto Gemini. Con él se van Sanjay Ghemawat, su colaborador de toda la vida en los sistemas informáticos centrales de Google, junto con Oriol Vinyals, quien fue VP de investigación en DeepMind, y Quoc Le, el científico detrás de AutoML-Zero, un proyecto que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para diseñar nuevas herramientas de IA de forma autónoma.

El CEO de Alphabet, Sundar Pichai, se reunió con el grupo varias veces intentando retenerlos. No pudo. "En una organización grande siempre hay mucha inercia que tienes que superar para hacer cambios radicales", dijo Vinyals a Wired AI. "Queremos construir algo diferente".

Google obtiene una especie de premio de consolación: una participación accionaria, créditos de computación en la nube para el primer año de la startup y una colaboración de investigación. Aun así, es una pérdida significativa.

¿Qué hará exactamente Discovery Loop?

La idea central es automatizar el método científico. Un científico normalmente forma una hipótesis, diseña un experimento, lo ejecuta, lee los resultados y luego comienza todo el ciclo nuevamente. Discovery Loop quiere que el software maneje cada paso, miles de veces en paralelo, sin esperar aprobación humana entre rondas.

El primer objetivo es el patio trasero de la empresa: mejorar los algoritmos de aprendizaje automático que utilizará para construir su sistema de IA. Los algoritmos mejores se retroalimentan en el bucle, haciendo que cada ronda posterior sea más rápida. "Podría ser que descubramos una arquitectura de transformador diferente", dijo Le, refiriéndose al diseño subyacente que impulsa la mayoría de los modelos de IA modernos incluido ChatGPT.

Después de eso, el equipo planea apuntar los mismos bucles hacia el diseño de chips, biología, descubrimiento de fármacos y ciencia de materiales. Equipos pequeños que usan Discovery Loop, argumentan los fundadores, podrían eventualmente igualar la producción de departamentos de investigación corporativos completos, o superarla.

El 22 de julio reportamos cómo Google ya estaba canalizando 40 millones de dólares en créditos de IA hacia los laboratorios nacionales de ciencia de América, donde un laboratorio redujo una tarea de 90 minutos a 13 minutos usando Gemini. Discovery Loop es una apuesta mucho más radical sobre la misma idea subyacente.

¿Debería importarle esto a la gente ordinaria?

Por ahora, esta es una historia sobre una startup que aún no ha contratado personal ni ha alquilado espacio de oficina. Sus ambiciones son enormes; su número actual de empleados es cuatro.

Pero la dirección es importante. Si Discovery Loop entrega aunque sea una fracción de lo que promete, cambia quién puede hacer avances científicos. Hoy eso requiere miles de investigadores y miles de millones en financiación. Una herramienta que automatice el ciclo de experimentos podría reducir ese requisito drásticamente.

Si cuatro ingenieros brillantes realmente pueden construir esa herramienta es, por supuesto, toda la cuestión. "Construir algo para resolver todos esos problemas es una idea poderosa", dijo Jordan Jacobs, socio administrador de Radical Ventures, quien se une a la junta. "Estas personas han estado haciendo este tipo de trabajo en el pasado así que saben lo que hacen".

Vinod Khosla lo expresó claramente: "Los humanos han estado usando IA para hacer investigación, no usando IA para ser un investigador".

Esa única oración es toda la apuesta. La misión en sí no es nueva; Sam Altman, Dario Amodei y Jensen Huang han hecho cada uno versiones del mismo planteamiento. Lo que es diferente aquí es el equipo que lo está realizando.