Google desarrolla una IA que optimiza sus propios sistemas: AlphaEvolve
DeepMind presenta un agente autocrítico que reduce errores y mejora algoritmos
El laboratorio de inteligencia artificial de Google avanza hacia sistemas que aprenden a autoperfeccionarse
DeepMind ha lanzado AlphaEvolve, una inteligencia artificial diseñada para optimizar procesos técnicos y resolver problemas cuantificables. Su primer campo de acción: mejorar los sistemas que entrenan a otros modelos de IA de Google.
¿Cómo funciona AlphaEvolve?
El sistema combina tres estrategias clave:
Generación colaborativa: múltiples modelos proponen soluciones.
Crítica estructurada: las propuestas se evalúan entre sí.
Selección automatizada: elige respuestas con base en métricas definidas.
Su enfoque principal es reducir las "alucinaciones" (errores donde la IA inventa información) mediante un proceso de debate interno, utilizando modelos Gemini de última generación. Sin embargo, solo trabaja con problemas traducibles a fórmulas matemáticas o código, descartando análisis subjetivos.
Resultados prometedores en pruebas reales
En experimentos recientes:
Resolvió óptimamente el 75% de 50 problemas matemáticos complejos.
Recuperó 0.7% de recursos informáticos globales de Google (equivalente a miles de servidores).
Redujo en 1% el tiempo de entrenamiento de Gemini.
Aunque no genera descubrimientos revolucionarios, DeepMind destaca su capacidad para:
Automatizar optimizaciones técnicas recurrentes.
Liberar a ingenieros humanos para tareas creativas.
Autorregularse mediante iteraciones sucesivas.
Limitaciones y alcance actual
AlphaEvolve tiene restricciones claras:
Solo genera respuestas en formato algorítmico.
Requiere problemas con métricas de evaluación objetivas.
Prioriza eficiencia sobre innovación disruptiva.
Conclusión: La IA que entrena IAs
AlphaEvolve
marca un hito en la automatización de procesos técnicos dentro del
ecosistema de Google. Si bien no sustituye la creatividad humana,
establece un nuevo estándar para:
Optimizar recursos computacionales.
Detectar mejoras incrementales de forma automatizada.
Reducir errores en sistemas basados en IA.
