Hoy en día está muy latente el tema de la Inteligencia Artificial o AI, no por algo desde el año pasado ha sido considerado como el año de la AI, incluso ha sido de las búsquedas más frecuentes en Google, o la entrada en Wikipedia.
Gracias a los grandes avances que han existido ha habido lanzamientos como Copilot o Gemini entre otras, pero las AI al servicio de los usuarios de pie no son las únicas que existen, además de la nueva AI FunSearch de Google destinada al ámbito científico es la prueba de ello.
¿Qué es FunSearch de Google?
“FunSearch llegó de la mano de Google DeepMind, y es un nuevo método de investigación que ya ha dado sus frutos, consiguiendo hacer descubrimientos en problemas matemáticos abiertos mediante la utilización de LLMs (modelos de lenguaje extenso) o modelos de lenguaje de gran tamaño, pudiendo generar, evaluar y verificar que funciona el código creado”, según indica el mismo sitio de Google.
Incluso, un estudio publicado en diciembre del año pasado en un artículo de la Revista Nature, destacó cómo FunSearch combina un modelo de lenguaje con un sistema evaluador para evitar información incorrecta o ficticia.
FunSearch se basa en modelos de lenguaje preentrenados, algo muy similar a ChatGPT, para proporcionar soluciones creativas a través de código de computadora, y su combinación permite que los sistemas evolucionen para generar conocimientos inéditos, respuestas, y también construye soluciones, convirtiéndose en una poderosa herramienta científica.
Herramienta hacer descubrimientos en ciencia
Imagina tener una herramienta capaz de resolver enigmas matemáticos… “Sin duda FunSearch de Google ha cambiado las reglas del juego en el mundo de las matemáticas y la Inteligencia Artificial”, comentó en entrevista vía chat, el profesor Asier Tella. Aseguró que esta herramienta ha logrado algo que parecía imposible, que es encontrar una solución a un problema matemático que nadie había resuelto hasta ahora.
Asimismo, indicó que “este aprendizaje o el feedback que se obtiene de FunSearch es capaz de generar un proceso de mejora constante en el cual las soluciones que han funcionado puedan implementarse en el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) para así continuar con su evolución y obtener mejores soluciones o en un menor tiempo. Además de probar las soluciones generadas y comprobar su viabilidad, lo que ayuda a descartar si sirven e indican los caminos por los que no hay que seguir”.
Cabe destacar que FunSearch tiene ciertas limitaciones ya que se debe alimentar por parte de los humanos, por lo que no puede trabajar sobre conceptos puros, ya que es necesario que se establezca un conocimiento propio y delimitar lo que se desea conseguir.
En general es una herramienta que puede facilitar la investigación mediante procesos evolutivos de búsqueda de soluciones.
La magia de FunSearch reside en su capacidad para generar ideas y soluciones como si se jugara un puzzle infinitamente complejo, y el trabajo que realiza es hallar la forma correcta de unir las piezas y crear una imagen coherente utilizando fragmentos de código.
Por otro lado, y a diferencia de otras herramientas de AI como AlphaTensor, es que no solo resuelve problemas que se le presentan, sino que crea una especie de “receta” para resolverlo, es decir una secuencia de instrucciones que pueden adaptarse a diferentes tipos de problemas.
De acuerdo a varias publicaciones al respecto, FunSearch de Google DeepMind no es solo una herramienta impresionante en el campo de la AI; ya que representa un faro de posibilidades futuras, un ejemplo de cómo la tecnología puede extender los límites del conocimiento humano y abrir nuevas fronteras en el mundo de la ciencia y las matemáticas.
Tanto así que la comunidad matemática está emocionada y cautelosamente optimista acerca de esta nueva herramienta. Incluso figuras destacadas como Terence Tao de la Universidad de California en Los Ángeles (EE UU), un matemático galardonado de los premios más importantes de matemáticas incluida la Medalla Fields, ven a esta herramienta como un nuevo paradigma prometedor para abordar problemas complejos.
¿Cómo funciona FunSearch?
Según explica la revista MIT Technology Review, este sistema se comenzó a esbozar en Python, un conocido lenguaje de programación, omitiendo las líneas del programa a resolver, y a través de FunSearch se consigue que un modelo lingüístico llamado Codey (que se afina en código informático), rellene los espacios en blanco y sugiera el código que resolverá el problema.
Posteriormente, un segundo algoritmo comprueba y puntea las respuestas de Codey, y las mejores sugerencias se guardan y se devuelven a este mismo, que intenta completar el programa nuevamente.