Aquí está la traducción al español del texto proporcionado:
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Cuando imaginas a un ganador del Premio Nobel, probablemente Demis Hassabis no sea lo primero que te viene a la mente. A sus 49 años, es relativamente joven, de raza mixta (con padre grecochipriota y madre chino-singapurense) y educado en escuelas públicas. Aunque no desentonó al recibir su medalla del rey de Suecia el pasado diciembre entre un mar de laureados canosos, admite que la experiencia le resultó "muy surrealista".
"Soy pésimo para disfrutar el momento", confiesa. "He ganado premios antes, pero siempre estoy pensando: '¿Qué sigue?'. Este fue diferente: es el tipo de cosas con las que sueñas de niño".
Aunque quizás no todos sueñan con un Nobel, Hassabis sí lo hizo. Reconocido como excepcional desde pequeño —fue un prodigio del ajedrez a los cuatro años— hoy es posiblemente una de las figuras más influyentes del mundo. Como director de Google DeepMind, la división de IA del gigante tecnológico, está a la vanguardia de lo que podría ser la revolución tecnológica más transformadora de nuestra era.
Esto lo coloca en una posición única: promoviendo el potencial de la IA mientras advierte sobre sus riesgos. El Nobel de Química, otorgado por el avance de AlphaFold —que descifró estructuras proteínicas complejas— muestra sus beneficios. Pero las preocupaciones sobre su rápido avance, impulsado en parte por Google, crecen.
Ser portavoz de la IA no estaba en sus planes originales. "De mí dependiera, la habríamos mantenido más tiempo en laboratorios, enfocados en avances como AlphaFold —quizá hasta curar el cáncer", dice. "Pero hay ventajas en cómo se desarrolló. Es bueno que la gente experimente con IA directamente, ayudando a la adaptación social. Los gobiernos deben debatirlo, y siento responsabilidad de hablar, especialmente sobre el enfoque científico: abordar lo desconocido para reducir incertidumbres".
En persona, Hassabis equilibra accesibilidad y profesionalismo pulido. Vestido completamente de negro y con dos relojes (uno inteligente, otro clásico), transmite dinamismo. Nos reunimos en su oficina en la sede londinense de DeepMind, donde tableros de ajedrez firmados por leyendas como Gari Kaspárov y Magnus Carlsen decoran las paredes. Aún juega —un tablero espera cerca—.
El ajedrez moldeó su pensamiento. Compitiendo desde los cuatro hasta los 13 años en equipos juveniles ingleses, afirma: "Entrena tu cerebro —pensamiento estratégico, manejo de presión— te marca".
En papel, poco en su trasfondo sugería este camino. Su familia es artística: su padre jubilado compuso recientemente un musical en el norte de Londres; su hermana es compositora. "Soy el raro", bromea. Criado en escuelas públicas del norte londinense (con algo de educación en casa), no era adinerado pero tenía lo suficiente.
Marginado en la escuela, siempre supo su rumbo. Sus héroes infantiles fueron pioneros como Alan Turing y Richard Feynman. Gastó sus premios de ajedrez en computadoras tempranas —una Sinclair ZX Spectrum y una Commodore—.
"Me inicié en computación con la Amiga y aprendí a programar. A fines de los 80, pocos se interesaban por las computadoras. Éramos un pequeño grupo creando juegos y otras cosas —eso terminó siendo mi carrera tras el ajedrez".
En los 90, la IA ya era parte de la industria gaming. A los 17, programó el exitoso juego **Theme Park**, donde los jugadores construían parques de diversiones virtuales. "El juego respondía a cómo jugabas", explica. Si ponías un puesto de comida muy cerca de la salida de una montaña rusa, los visitantes virtuales vomitaban.
Una vez le dijo a Elon Musk: "¿Y si es la IA lo que sale mal? Entonces estar en Marte no te salvaría".
Tras estudiar ciencias computacionales en Cambridge y obtener un doctorado en neurociencia en la UCL, cofundó DeepMind en 2010 con Shane Legg (también neurocientífico) y Mustafa Suleyman (excompañero de su hermano menor). Su meta era simple: "Resolver la inteligencia, luego usarla para resolver todo lo demás".
DeepMind rápidamente captó la atención de Silicon Valley. En 2014, demostraron una IA que aprendía por sí misma a dominar juegos de Atari como **Breakout** desde cero. Gigantes como Peter Thiel (inversor inicial), Google, Facebook y el propio Musk mostraron interés. Hassabis conoció a Musk en 2012 durante un almuerzo en la fábrica de SpaceX en California. Musk le dijo que su prioridad era colonizar Marte como "planeta de respaldo" ante desastres terrestres. "No creo que hubiera considerado mucho la IA entonces", recuerda Hassabis. "Señalé el fallo: '¿Y si la IA es el problema? Estar en Marte no ayudaría —si podemos llegar allí, la IA podría seguirnos a través de sistemas de comunicación'. Se quedó pensativo un minuto y admitió: 'Mmm, probablemente tengas razón'". Poco después, Musk también invirtió en DeepMind.
En 2014, Google adquirió DeepMind por £400 millones (lo que llevó a Musk y Thiel a respaldar a OpenAI, su rival). Eligieron Google no solo por financiación y recursos —los fundadores Larry Page y Sergey Brin, también científicos computacionales, "veían a Google como una empresa de IA en esencia"—. Hassabis además usaba productos como Gmail y Maps. "Su misión de organizar la información mundial me parecía un objetivo genial".
Desde su oficina, ve la nueva sede británica de Google, donde DeepMind se mudará el próximo año. La fuerte inversión de Google en el Reino Unido se debe en gran parte a su insistencia en quedarse en Londres. "Los primeros inversores nos pedían mudarnos a San Francisco, pero quería demostrar que podíamos triunfar aquí", afirma. "Sabía que había talento sin explotar, y dada la importancia global de la IA, no podía limitarse a Silicon Valley. Sigo creyéndolo".
En 2016, DeepMind volvió a ser noticia cuando su IA venció a un campeón mundial de Go —juego mucho más complejo que el ajedrez—. El avance de AlphaFold en predicción de estructuras proteínicas fue otro hito: ya han mapeado más de 200 millones de proteínas y compartido los datos públicamente.
Pero el panorama de la IA cambió drásticamente en 2020 con el lanzamiento de... [el texto continúa]
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(Nota: La última frase se dejó intencionalmente abierta ya que el texto original estaba incompleto.)
El ChatGPT-3 de OpenAI cautivó al público con su asombrosa capacidad para manejar desde planificación estratégica hasta poesía. Su éxito tomó por sorpresa a las grandes tecnológicas —especialmente a Google. "Se lanzaron a escalarlo, casi apostando el futuro, lo cual es impresionante. Quizá es lo que hay que hacer como startup", dice Hassabis. "Todos los laboratorios líderes tenían sistemas similares, pero veíamos fallos, como alucinaciones ocasionales. Ni siquiera OpenAI anticipó cuántos usos increíbles surgirían o el valor que la gente encontraría. Es una lección: estar demasiado cerca de tu tecnología puede cegarte ante su potencial".
Hassabis predice que en cinco a diez años —quizá menos— tendremos IA que razonablemente podrá llamarse inteligencia artificial general (IAG), equiparable a capacidades humanas. "Podría no ser un momento único, sino gradual", aclara.
La carrera está en marcha. DeepMind se ha convertido en lo que Hassabis llama "el cuarto de máquinas de Google", con IA integrada en cada área —resúmenes de búsqueda, el asistente Gemini (su respuesta a ChatGPT), generadores de imágenes con efectos de sonido, gafas inteligentes, herramientas de traducción y asistentes de compras. Falta ver si el público realmente desea este mundo impulsado por IA.
La competencia no se detiene. Meta, Amazon, Apple, Microsoft y otros invierten fuerte y reclutan talento. Mark Zuckerberg ofrecería salarios de $100 millones a investigadores destacados. Mustafa Suleyman, quien dejó DeepMind en 2019 y ahora dirige Microsoft AI, contrató recientemente a más de 20 ingenieros de DeepMind. Dud
