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.
• Tres otros científicos senior de IA de Google se unen a él: Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le.
• Discovery Loop quiere construir una IA que ejecute el método científico por su cuenta, proponiendo experimentos, ejecutándolos y aprendiendo de los resultados sin intervención humana en cada paso.
• Google tomará una participación en la nueva empresa y suministrará potencia de computación durante el primer año, pero los fundadores dejan el empleo de tiempo completo.
• Los inversores Khosla Ventures y Radical Ventures han respaldado la empresa; el total de financiamiento y la valoración no han sido divulgados.

¿Quién se va y por qué es importante?

Jeff Dean es para Google lo que un chef ejecutivo para una cocina de tres estrellas Michelin. Ayudó a construir la infraestructura de búsqueda que millones de personas usan todos los días y codirigió el equipo detrás de Gemini, el modelo de IA insignia de Google. Junto a él se van Sanjay Ghemawat, su colaborador de larga data y colega arquitecto de los sistemas informáticos centrales de Google; Oriol Vinyals, vicepresidente de investigación en DeepMind (la división de investigación de IA de Google); y Quoc Le, el científico detrás de AutoML-Zero, un proyecto que permite que el aprendizaje automático, es decir, software que se mejora a sí mismo identificando patrones en datos, diseñe nuevas herramientas de IA automáticamente.

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

Google obtiene un premio de consolación, por así decirlo: una participación accionaria, créditos de computación en la nube para el primer año de la startup y una colaboración de investigación. Sigue siendo una pérdida significativa.

¿Qué hará realmente Discovery Loop?

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

El primer objetivo es el propio patio trasero de la empresa: mejorar los algoritmos de aprendizaje automático que utilizará para construir su sistema de IA. Algoritmos mejores realimentan el ciclo, haciendo que la siguiente ronda de experimentos sea más rápida e inteligente. "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, el equipo planea dirigir los mismos ciclos hacia diseño de chips, biología, descubrimiento de fármacos y ciencia de materiales. Según argumentan los fundadores, pequeños equipos que utilicen Discovery Loop podrían eventualmente igualar o superar la producción de departamentos de investigación corporativa completos.

¿Debería importarle esto a la gente común?

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

Pero la dirección del viaje es importante. Si Discovery Loop cumple 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 financiamiento. Una herramienta que automatice el ciclo de experimentos podría reducir eso dramáticamente.

Si cuatro ingenieros brillantes 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 gestor 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 están haciendo".

El capitalista de riesgo Vinod Khosla, cuya empresa Khosla Ventures también respalda la empresa, lo expresó claramente: "Los humanos han estado usando IA para hacer investigación, no usando IA para ser un investigador".

Esa oración única es toda la apuesta.