🚀UNA NUEVA ERA EN IA : Futuro- de la IA- Simulación de la realidad- física y videojuegos (Parte 1–2)
graph LR
classDef learn fill:#ffe0b2,font-weight:bold,font-size:14px
classDef bio fill:#c8e6c9,font-weight:bold,font-size:14px
classDef phys fill:#bbdefb,font-weight:bold,font-size:14px
classDef game fill:#e1bee7,font-weight:bold,font-size:14px
classDef evo fill:#ffccbc,font-weight:bold,font-size:14px
classDef agi fill:#d1c4e9,font-weight:bold,font-size:14px
classDef ener fill:#fff9c4,font-weight:bold,font-size:14px
Main[Almacén7-344]
Main --> L1["Todos los patrones naturales
aprendibles clásicamente 1"]
L1 -.-> G1[Aprendizaje]
Main --> B1["Doblez de proteínas
tratable mediante evolución 2"]
B1 -.-> G2[Biología]
Main --> P1["VO3 desmonta
fluidos sin física 3"]
P1 -.-> G3[Física]
Main --> L2["No-aleatoriedad desde
presión evolutiva 4"]
L2 -.-> G1
Main --> L3["Modelos clásicos
reemplazan necesidad cuántica 5"]
L3 -.-> G1
Main --> L4["Comprensión mediante
predicción no conciencia 6"]
L4 -.-> G1
Main --> P2["Visión pasiva
suficiente para física 7"]
P2 -.-> G3
Main --> B2["Células virtuales
100x más rápidas 8"]
B2 -.-> G2
Main --> B3["Levadura ideal
para simulación celular 9"]
B3 -.-> G2
Main --> B4["AlphaFold3 mapea
interacciones dinámicas 10"]
B4 -.-> G2
Main --> B5["Procesos multi-escala
necesitan jerarquía 11"]
B5 -.-> G2
Main --> O1["IA busca
sopa química para vida 12"]
O1 -.-> G2
Main --> L5["Continuo de vida
no binario 13"]
L5 -.-> G1
Main --> A1["Red neuronal AGI es
el pico de computación clásica 14"]
A1 -.-> G4[AGI]
Main --> C1["P vs NP vinculado
a patrones naturales 15"]
C1 -.-> G3
Main --> L6["Autómatas celulares
emergentes clásicos 16"]
L6 -.-> G1
Main --> P3["Caos resiste
modelado eficiente 17"]
P3 -.-> G3
Main --> P4["VO3 sugiere
variedades de baja dimensión 18"]
P4 -.-> G3
Main --> P5["Física IA como
intuición de niño 19"]
P5 -.-> G3
Main --> G1a["Juegos generan
narrativas personalizadas 20"]
G1a -.-> G5[Juegos]
Main --> G1b["Mundos abiertos
co-creados con IA 21"]
G1b -.-> G5
Main --> G1c["Negro & Blanco
etica RL temprana 22"]
G1c -.-> G5
Main --> G1d["Contenido infinito
on demand mediante IA 23"]
G1d -.-> G5
Main --> G1e["Hassabis sueña
juego físico post-AGI 24"]
G1e -.-> G5
Main --> G1f["Juegos se vuelven
significado post-escasez 25"]
G1f -.-> G5
Main --> G1g["Serie Civ
favorita para estrategia 26"]
G1g -.-> G5
Main --> G1h["Juegos fusionan
código arte sistemas 27"]
G1h -.-> G5
Main --> E1["LLM guía
búsqueda evolutiva 28"]
E1 -.-> G6[Evolución]
Main --> E2["Evolución combina
partes para emergencia 29"]
E2 -.-> G6
Main --> E3["EA antiguo nunca
nuevamente novedoso 30"]
E3 -.-> G6
Main --> E4["LMM-hibrido evolución
superan límites 31"]
E4 -.-> G6
Main --> R1["Sabor más difícil
de replicar 32"]
R1 -.-> G7[Investigación]
Main --> R2["Conjeturar más difícil
que resolver 33"]
R2 -.-> G7
Main --> R3["IA no puede preguntar
preguntas transformadoras 34"]
R3 -.-> G7
Main --> R4["Creatividad Einstein
necesita salto de datos 35"]
R4 -.-> G7
Main --> T1["Corte 1900
prueba AGI 36"]
T1 -.-> G4
Main --> T2["Inventar juegos Go-nivel
señala AGI 37"]
T2 -.-> G4
Main --> T3["Evolución Alfa mejora
estrechamente 38"]
T3 -.-> G4
Main --> S1["Toma dura
riesgosa incontrolable 39"]
S1 -.-> G4
Main --> S2["Muchas curvas S
no un solo salto 40"]
S2 -.-> G4
Main --> S3["Leyes de escala
valen en todas partes 41"]
S3 -.-> G4
Main --> S4["DeepMind listo
para meseta 42"]
S4 -.-> G4
Main --> D1["Datos sintéticos
facilitan escasez humana 43"]
D1 -.-> G4
Main --> C2["Demanda de cómputo
seguirá creciendo 44"]
C2 -.-> G4
Main --> E5["Fusión solar
red IA resuelve energía 45"]
E5 -.-> G8[Energía]
Main --> E6["Superconductores temperatura ambiente
revolucionan redes 46"]
E6 -.-> G8
Main --> E7["IA diseña
siguiente generación solar baterías 47"]
E7 -.-> G8
Main --> E8["Energía resuelve
desalinización minería espacial 48"]
E8 -.-> G8
Main --> E9["Post-escasez acaba
peleas cero-suma 49"]
E9 -.-> G8
Main --> E10["Distribución justa
siguiente desafío 50"]
E10 -.-> G8
Main --> W1["IA supera
modelos clásicos de clima 51"]
W1 -.-> G9[Clima]
Main --> W2["IA pronostica
ciclones casi caóticos 52"]
W2 -.-> G9
Main --> W3["Cazadores de tormentas
fusionan humano IA 53"]
W3 -.-> G9
Main --> A2["50 % de posibilidades
AGI para 2030 54"]
A2 -.-> G4
Main --> A3["AGI necesita
10k consistencia tareas 55"]
A3 -.-> G4
Main --> A4["Europa vago
perderá carrera IA 56"]
A4 -.-> G4
G1[Aprendizaje] --> L1
G1 --> L2
G1 --> L3
G1 --> L4
G1 --> L6
G2[Biología] --> B1
G2 --> B2
G2 --> B3
G2 --> B4
G2 --> B5
G2 --> O1
G2 --> L5
G3[Física] --> P1
G3 --> P2
G3 --> C1
G3 --> P3
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G3 --> P5
G4[AGI] --> A1
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G4 --> A4
G5[Juegos] --> G1a
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G7 --> R3
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G8 --> E7
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G8 --> E9
G8 --> E10
G9[Clima] --> W1
G9 --> W2
G9 --> W3
class L1,L2,L3,L4,L6 learn
class B1,B2,B3,B4,B5,O1,L5 bio
class P1,P2,C1,P3,P4,P5 phys
class G1a,G1b,G1c,G1d,G1e,G1f,G1g,G1h game
class E1,E2,E3,E4 evo
class R1,R2,R3,R4 agi
class E5,E6,E7,E8,E9,E10 ener
class W1,W2,W3 phys
Resumen:
La sesión se centra en analizar las implicaciones del Plan de Acción de EE.UU. sobre IA, especialmente cómo posiciona a América en la carrera global contra China y Europa. Doménech introduce el tema citando una reciente entrevista entre Lex Fridman y Demis Hassabis, cofundador de Google DeepMind y premio Nobel. La conversación explora la conjetura provocadora de Hassabis de que cualquier patrón encontrado en la naturaleza puede ser modelado eficientemente por algoritmos de aprendizaje clásicos, sugiriendo que los sistemas biológicos, físicos e incluso cósicos son aprendibles debido a su estructura evolutiva.
La discusión luego se desvía a las capacidades de los sistemas modernos de IA, especialmente el modelo AlphaFold de DeepMind y el modelo de generación de video VO3, que demuestran una comprensión intuitiva de la física, materiales y dinámica de fluidos. Hassabis argumenta que estos sistemas desmontan la realidad extrayendo variedades de baja dimensión de los datos, implicando que las computadoras clásicas pueden modelar fenómenos naturales complejos sin necesidad de sistemas cuánticos. La conversación también toca las implicaciones filosóficas de la comprensión de la IA, cuestionando si la observación pasiva puede dar lugar a una verdadera comprensión del mundo físico, y cómo esto desafía las visiones tradicionales sobre la cognición encarnada.
Finalmente, el diálogo explora el futuro de la IA en descubrimiento científico, juegos y energía. Hassabis imagina "células virtuales" que simulan sistemas biológicos completos, acelerando la investigación médica. También discute el potencial de la IA para crear juegos inmersivos y personalizados y para resolver desafíos grandiosos como la energía de fusión y el cambio climático. La sesión concluye con reflexiones sobre las apuestas geopolíticas del desarrollo de IA, enfatizando que, aunque EE.UU. y China avanzan agresivamente, Europa corre el riesgo de quedar atrás debido a la falta de claridad estratégica.
La tesis central avanzada por Hassabis es que la naturaleza no es aleatoria sino moldeada por presiones evolutivas, creando patrones que las redes neuronales pueden aprender eficientemente. Esta idea subyace al éxito de DeepMind en doblado de proteínas, juegos y generación de video, y sugiere que los sistemas clásicos pueden modelar mucho más de la realidad de lo que se pensaba anteriormente. La conversación vuelve repetidamente a la noción de que si algo ha evolucionado, puede ser modelado, y que los sistemas de IA se están volviendo cada vez más aptos para desmontar estos procesos naturales. Esto tiene profundas implicaciones para la ciencia, donde la IA podría acelerar el descubrimiento simulando sistemas complejos como células o incluso el origen de la vida.
La discusión también aborda los límites filosóficos y técnicos de la comprensión de la IA. Mientras que sistemas como VO3 pueden generar vídeos realistas de líquidos y iluminación, la pregunta sigue siendo si realmente "entienden" la física o si solo imitan patrones. Hassabis sugiere que su precisividad predictiva constituye una forma de comprensión, aunque no conciencia humana. Esto lleva a preguntas más amplias sobre la naturaleza de la realidad, el continuo entre sistemas vivos y no vivos, y si la IA podría eventualmente simular la emergencia de la vida desde sopas químicas. La conversación enfatiza que la IA no es solo una herramienta sino un nuevo lente mediante el cual explorar la estructura fundamental del universo.
Mirando hacia adelante, Hassabis traza una visión donde la IA transforma no solo la ciencia sino también el entretenimiento y la energía. Imagina juegos que generan dinámicamente historias y mundos adaptados a cada jugador, creando niveles sin precedentes de personalización. También prevé que la IA resolverá la escasez energética optimizando reactores de fusión y redes solares, inaugurando una era de abundancia radical. Sin embargo, advierte que lograr la AGI requerirá más que escalar sistemas actuales: necesitará avances en creatividad, gusto y generación de hipótesis. La sesión termina con una nota geopolítica: aunque EE.UU. y China corren a la delantera, Europa debe adaptarse urgentemente o correr el riesgo de quedar obsoleta.
Ideas clave:
1.- Hassabis conjetura que todos los patrones naturales son aprendibles eficientemente por algoritmos clásicos.
2.- El éxito de AlphaFold prueba que el doblado de proteínas es computacionalmente tratable mediante estructura evolutiva.
3.- El modelo de video VO3 desmonta dinámica de fluidos sin programación física explícita.
4.- La no-aleatoriedad de la naturaleza surge de presiones selectivas evolutivas a través del tiempo.
5.- Sistemas clásicos pueden modelar sistemas complejos sin computadoras cuánticas.
6.- La comprensión de la IA emerge de la precisividad predictiva, no de la conciencia.
7.- La observación pasiva basta para intuición física, desafiando teorías de cognición encarnada.
8.- Células virtuales podrían simular sistemas biológicos completos para experimentos 100x más rápidos.
9.- Las células de levadura son modelos ideales para simulación de organismo completo.
10.- AlphaFold3 modela interacciones proteína-RNA-DNA, superando estructuras estáticas.
11.- Procesos celulares multi-escala requieren arquitecturas de simulación jerárquicas.
12.- La IA podría simular el origen de la vida buscando espacios de parámetros en sopas químicas.
13.- La distinción vida/no-vida es un continuo, no un umbral binario.
14.- La AGI construida sobre redes neuronales será la expresión última del poder de computación clásica.
15.- La pregunta P vs NP está vinculada a si los patrones naturales permiten soluciones en tiempo polinomial.
16.- Fenómenos emergentes como autómatas celulares son probablemente modelables clásicamente.
17.- Sistemas caóticos con condiciones iniciales sensibles podrían resistir modelado eficiente.
18.- Las simulaciones de líquidos de VO3 sugieren que variedades de baja dimensión gobiernan la realidad.
19.- La comprensión intuitiva de la física por IA refleja la comprensión de niños humanos.
20.- Los juegos de próxima generación generarán narrativas personalizadas dinámicamente alrededor de elecciones del jugador.
21.- Mundos abiertos se convertirán en co-creación real entre jugador y simulación IA.
22.- La IA de criaturas en "Negro & Blanco" reflejó moralidad del jugador mediante aprendizaje por refuerzo temprano.
23.- Los juegos futuros podrían usar IA para crear contenido infinito y atractivo bajo demanda.
24.- Hassabis sueña con una licencia post-AGI para construir juego de simulación física de mundo abierto.
25.- Los videojuegos podrían convertirse en medio principal para significado humano en sociedad post-escasez.
26.- La serie Civilization sigue siendo la favorita de Hassabis debido a su profundidad estratégica.
27.- Los juegos enseñan programación, fusión artística y pensamiento sistémico simultáneamente.
28.- Alpha Evolve usa búsqueda evolutiva guiada por LLM para descubrir algoritmos novedosos.
29.- La computación evolutiva puede combinar componentes para crear capacidades emergentes.
30.- Los algoritmos evolutivos tradicionales nunca generaron propiedades verdaderamente novedosas.
31.- Sistemas híbridos LLM-evolución podrían superar limitaciones de emergencia histórica.
32.- El "gusto" de investigación es la capacidad de IA más difícil de replicar, separando buenos de grandes científicos.
33.- Formular conjeturas falsables e inteligentes es más difícil que resolverlos.
34.- Los sistemas de IA actualmente carecen de la capacidad de preguntar cuestiones científicas transformadoras.
35.- La creatividad al nivel de Einstein requiere un salto de imaginación más allá de los datos actuales.
36.- La prueba de AGI debería incluir un corte de conocimiento 1900 para simular descubrimiento de relatividad.
37.- Inventar juegos profundos y elegantes como Go señalaría creatividad AGI transversal.
38.- Alpha Evolve habilita mejora recursiva en dominios estrechos como multiplicación de matrices.
39.- Escenarios de toma dura son posibles pero no deseables debido a riesgos de control.
40.- Mejoras incrementales podrían llevar a AGI mediante muchas pequeñas curvas S en lugar de un solo salto.
41.- Las leyes de escala siguen vigentes en pre-entrenamiento, post-entrenamiento y cómputo en tiempo de prueba.
42.- Google DeepMind se posiciona para hacer avances cuando las mesetas de escala se presenten.
43.- La escasez de datos humanos de alta calidad se mitiga mediante generadores de datos sintéticos.
44.- La demanda de cómputo crecerá debido a necesidades de entrenamiento, inferencia y escalado en tiempo de prueba.
45.- Soluciones de escasez energética incluyen fusión, solar y sistemas de red optimizados por IA.
46.- Superconductores a temperatura ambiente revolucionarían la transmisión energética.
47.- Materiales diseñados por IA podrían habilitar paneles solares y baterías de nueva generación.
48.- Resolver energía habilita desalinización, acceso espacial y minería de asteroides.
49.- La economía post-escasez podría eliminar competencias cero-suma por recursos.
50.- La distribución justa de recursos abundantes se convertirá en el siguiente gran desafío social.
51.- La predicción del clima mediante IA supera simulaciones de dinámica de fluidos tradicionales.
52.- La predicción de trayectorias de ciclones demuestra modelado de sistemas casi caóticos por IA.
53.- Los cazadores de tormentas ejemplifican la fusión de experiencia humana y modelos de predicción IA.
54.- 50 % de probabilidad asignada a lograr AGI para 2030 según trayectorias actuales.
55.- La AGI debe demostrar consistencia a través de decenas de miles de tareas cognitivas.
56.- Europa corre el riesgo de fracaso estratégico en la carrera de IA comparado con la claridad de EE.UU. y China.
Entrevistas por Plácido Doménech Espí & invitados - Almacén de Conocimiento construido porDavid Vivancos 2025
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Vídeo original de xHubAI