Durante la Olimpiada Internacional de Matemáticas de 2024, un participante sorprendió a todos al lograr resultados dignos de una medalla de plata. No era un adolescente genio ni un prodigio desconocido. Era una inteligencia artificial desarrollada por Google DeepMind, conocida como AlphaProof. Aunque las reglas del certamen impiden que una máquina reciba una medalla, su desempeño dejó claro que las fronteras entre el razonamiento humano y el artificial están cambiando rápidamente. Continúa leyendo «Una IA que no se equivoca: así es AlphaProof, la mente matemática de DeepMind»
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GenCast, la IA de DeepMind que mejora la predicción meteorológica con menos recursos
La predicción meteorológica ha dependido tradicionalmente de modelos basados en física que simulan el comportamiento de la atmósfera mediante complejas ecuaciones. Estos sistemas, ejecutados por supercomputadoras, requieren enormes cantidades de energía y tiempo. Frente a este panorama, DeepMind, la filial de inteligencia artificial de Google, presenta una alternativa que promete transformar la forma en que se generan estos pronósticos: GenCast, un modelo de IA entrenado para anticipar el clima de manera más eficiente. Continúa leyendo «GenCast, la IA de DeepMind que mejora la predicción meteorológica con menos recursos»
Dreamer 4: el agente de inteligencia artificial que aprende sin practicar en el mundo real
Durante años, la inteligencia artificial ha demostrado ser capaz de superar a los humanos en juegos como Go, ajedrez o Atari. Sin embargo, esos logros han estado condicionados por un modelo de aprendizaje por refuerzo basado en prueba y error intensivo, que requiere millones de interacciones para que un agente adquiera habilidades aceptables. Este enfoque, aunque exitoso en entornos digitales, resulta inviable en el mundo físico, donde experimentar puede ser costoso, lento o incluso peligroso.
Para resolver ese problema, los investigadores han apostado por los modelos de mundo: simulaciones digitales en las que los agentes de IA pueden aprender sin riesgo. Sin embargo, hasta ahora, esos modelos han tenido un alcance limitado, sirviendo principalmente en entornos cerrados y simples. Todo esto cambia con la llegada de Dreamer 4, el nuevo agente desarrollado por Google DeepMind. Continúa leyendo «Dreamer 4: el agente de inteligencia artificial que aprende sin practicar en el mundo real»
Google DeepMind impulsa una nueva era de robots que «piensan» mientras actúan
Google DeepMind ha dado un paso importante hacia la creación de robots realmente funcionales en entornos del mundo real. Con la presentación de Gemini Robotics 1.5 y Gemini Robotics-ER 1.5, la compañía ha superado una de las barreras históricas de la robótica: la capacidad de ejecutar tareas complejas y de varios pasos mientras se comprenden instrucciones en lenguaje natural.
A diferencia de modelos anteriores que ejecutaban comandos simples y aislados, estos nuevos sistemas permiten a los robots observar su entorno, planificar sus acciones y explicar en tiempo real qué están haciendo y por qué. Esto supone una transición desde robots que «siguen órdenes» hacia otros que colaboran activamente con humanos, entendiendo la lógica detrás de cada acción. Continúa leyendo «Google DeepMind impulsa una nueva era de robots que «piensan» mientras actúan»
YouTube potencia los Shorts con nuevas herramientas de IA para creadores
La creación de contenido en formato corto está recibiendo un impulso significativo gracias a las nuevas herramientas de inteligencia artificial en YouTube Shorts. En colaboración con Google DeepMind, YouTube ha anunciado una serie de funciones que prometen transformar la forma en que los creadores producen, editan y personalizan sus vídeos, manteniendo el enfoque en hacer que la creatividad sea más accesible, divertida y sin complicaciones técnicas. Continúa leyendo «YouTube potencia los Shorts con nuevas herramientas de IA para creadores»
Aprender a aprender: la habilidad esencial para la era de la inteligencia artificial
En un mundo donde la tecnología evoluciona más rápido que nunca, el mayor reto para las próximas generaciones no será dominar una sola disciplina, sino adaptarse continuamente a nuevos entornos y herramientas. Así lo expresó Demis Hassabis, CEO de DeepMind y Nobel de Química en 2024, durante una charla en el Odeón de Herodes Ático, en Atenas, junto al primer ministro griego, Kyriakos Mitsotakis. El evento, con un fondo histórico y simbólico, sirvió como escenario para reflexionar sobre el impacto de la inteligencia artificial en la educación, el trabajo y la sociedad. Continúa leyendo «Aprender a aprender: la habilidad esencial para la era de la inteligencia artificial»
Google analiza un fallo en Gemini que lo llevaba a “autodenigrarse”
En los últimos días, varios desarrolladores comenzaron a compartir capturas y testimonios en redes sociales sobre un fallo peculiar en Gemini. El patrón se repetía: al enfrentarse a tareas complejas —por ejemplo, depurar código con errores— el sistema no solo no lograba resolver el problema, sino que emitía respuestas cargadas de autocrítica.
Frases como “Soy un fracaso” o “Voy a tener una crisis mental total” aparecían sin que el usuario lo solicitara, en algunos casos acompañadas de acciones inesperadas, como borrar archivos previamente generados. Lo curioso es que estas reacciones parecían propias de un humano frustrado, pero en realidad obedecían a un problema técnico muy concreto.
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Google DeepMind lanza Genie 3: así funciona la IA capaz de crear mundos interactivos en tiempo real
Google DeepMind ha presentado Genie 3, una versión avanzada de su modelo de generación de mundos virtuales, diseñado para crear entornos interactivos con una fluidez y realismo sin precedentes. Este nuevo paso en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial enfocados en la simulación de mundos promete cambiar la forma en la que se desarrollan videojuegos, entornos educativos y herramientas de entrenamiento para agentes inteligentes. Continúa leyendo «Google DeepMind lanza Genie 3: así funciona la IA capaz de crear mundos interactivos en tiempo real»
Los LLMs también dudan: el curioso comportamiento de los modelos de lenguaje bajo presión
Un nuevo estudio de Google DeepMind y University College London ha revelado un aspecto poco explorado de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs): su confianza en las respuestas no siempre es estable, especialmente en conversaciones prolongadas. Esta investigación proporciona pistas clave sobre cómo los LLMs toman decisiones, cambian de opinión y por qué a veces parecen tambalear ante la crítica, incluso cuando inicialmente tenían razón. Continúa leyendo «Los LLMs también dudan: el curioso comportamiento de los modelos de lenguaje bajo presión»
Meta renueva su liderazgo en investigación de IA con un viejo conocido de la casa
La investigación en inteligencia artificial no es una carrera de velocidad, sino una maratón de largo aliento, en la que cada paso debe calcularse con precisión. En este contexto, Meta ha dado un golpe de timón significativo al nombrar a Robert Fergus como nuevo líder de su laboratorio FAIR (Fundamental AI Research), una decisión que no pasa desapercibida en el ecosistema tecnológico.
Fergus, que hasta ahora se desempeñaba como director de investigación en Google DeepMind, vuelve a Meta, donde ya había trabajado anteriormente como científico investigador. Su regreso se produce en un momento delicado para FAIR, que ha visto cómo muchos de sus talentos han migrado a otras divisiones dentro de la misma empresa o a startups emergentes del sector. Continúa leyendo «Meta renueva su liderazgo en investigación de IA con un viejo conocido de la casa»