La última IA de Google promete ser capaz de mejorarse a sí misma. De momento, ya está superando a los matemáticos humanos

Ayer, Google DeepMind presentaba un nuevo sistema de IA, y no era un chatbot ni un procreador de imágenes: AlphaEvolve es una tecnología que no sólo es capaz de resolver problemas complejos de computación y matemáticas, sino que ya ha descubierto incluso nuevos algoritmos —poco que hasta ahora había sido una tarea reservada a los seres humanos más brillantes del campo.

La secreto de AlphaEvolve es que no se tráfico de un simple procreador de código, sino un sistema evolutivo de alivio continua: ya hay quien lo ve como el pistoletazo de salida de una era en la que la IA no se limite a imitar, sino que se muestra capaz de crear conocimiento flamante.

¿Cómo funciona AlphaEvolve?

La estructura combina de esta IA combina lo mejor que Google tiene que ofrecer en este campo:

1. Modelos creativos de idioma (Gemini Flash): para producir miles de posibles soluciones a un problema cubo.
2. Un maniquí más potente (Gemini Pro): que introduce mejoras significativas y refinadas sobre las mejores ideas seleccionadas.
3. Modelos de evaluación automatizados: que filtran esas propuestas mediante métricas objetivas como precisión, eficiencia y complejidad.
4. Un sistema evolutivo: donde las soluciones mejor evaluadas se usan como saco para producir nuevas iteraciones aún más eficientes.

Este ciclo se repite miles de veces hasta obtener algoritmos que, en algunos casos, superan a los mejores conocidos por la comunidad científica.

Impacto existente y medible

Allá de ser un simple cuestionario normativo sin impacto sobre el mundo existente, AlphaEvolve ya está dejando huella en el ecosistema tecnológico de Google:

• Optimización de centros de datos: Descubrió una nueva heurística que mejoró la eficiencia del sistema de orquestación Borg, recuperando un 0.7% de los fortuna computacionales a nivel universal.
• Rediseño de hardware: Sugirió una optimización en Verilog para un circuito aritmético secreto de las TPU (Tensor Processing Units), eliminando bits innecesarios sin perder funcionalidad, poco que será implementado en futuras generaciones de chips.
• Entrenamiento de modelos de IA: Logró acelerar en un 23% un kernel crítico en la inmueble Gemini, lo que redujo en un 1% el tiempo de entrenamiento —un reducción masivo, en sinceridad, dada la escalera de estos modelos.
• Descubrimiento de nuevos algoritmos: Redefinió el canon de multiplicación de matrices: AlphaEvolve encontró un operación para multiplicar matrices complejas de 4x4 con solo 48 multiplicaciones escalares, superando el histórico método de Strassen (de 49 operaciones, vivo desde 1969).

Más allá de la computación: avances en matemáticas puras

Perseverante a más de 50 problemas abiertos en observación matemático, geometría, combinatoria y teoría de números, AlphaEvolve mostró resultados sorprendentes:

• Redescubrió por sí mismo el 75% de los algoritmos más avanzados disponibles en la presente...
• ...y mejoró el 20% de ellos, como en el caso del "problema de los besos" (al que los matemáticos llevan dando vueltas desde la época de Newton), donde halló una nueva configuración de 593 esferas en 11 dimensiones, estableciendo un nuevo margen inferior.

¿Camino en torno a la IA normal?

Lo más fascinante de AlphaEvolve no son solo sus logros puntuales, sino su inmueble cíclica: los avances obtenidos por AlphaEvolve han contribuido a mejorar el entrenamiento de los modelos Gemini, que a su vez alimentan nuevas versiones del propio AlphaEvolve: este ciclo virtuoso sugiere una posible ruta en torno a la automejora continua, uno de los rudimentos secreto en la búsqueda de una AGI (Inteligencia General Artificial).

¿Qué diferencia a AlphaEvolve de otros sistemas de IA?

Aunque existen otros proyectos de IA orientados a la ciencia o la programación —como AlphaCode, FunSearch o el AI Co-Scientist— AlphaEvolve introduce innovaciones secreto que lo convierten en un sistema singular:

• Enfoque programático y verificable: A diferencia de otros agentes que trabajan a partir de idioma natural y están expuestos a errores de interpretación o al engendro de las 'alucinaciones' propias de los LLMs, AlphaEvolve formula sus propuestas en forma de código fuente estructurado. Cada posibilidad se verifica automáticamente mediante evaluadores programáticos que garantizan su corrección y aptitud, eliminando ambigüedades y permitiendo validaciones precisas.
• Capacidad para producir código evolutivo completo: No se limita a escribir funciones aisladas o parches sobre código existente, sino que es capaz de construir, evaluar y perfeccionar sistemas algorítmicos completos. Este proceso ocurre mediante una dinámica evolutiva: las mejores soluciones generadas por el sistema sirven como saco para nuevas generaciones de código, dando extensión a mejoras acumulativas que pueden exceder incluso los métodos diseñados por expertos humanos.

Un futuro prometedor

Google ya ha anunciado un software de golpe anticipado para investigadores académicos, y su versatilidad sugiere aplicaciones en áreas tan diversas como la ciencia de materiales, la sostenibilidad, el descubrimiento de fármacos y la optimización empresarial. En palabras de Mario Krenn, del Instituto Max Planck:

"Creo que AlphaEvolve es la primera demostración exitosa de descubrimientos genuinos basados en modelos de idioma generales".

AlphaEvolve es una útil capaz de automatizar lo tedioso, acelerar lo enredado y así hacer avanzar el conocimiento. Y tal vez, solo tal vez, estamos presenciando el primer paso existente en torno a sistemas de IA capaces de descubrir y mejorar por sí mismos... indefinidamente.

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