La llegada de AlphaEvolve, desarrollado por DeepMind, supone un paso nuevo para la inteligencia artificial. Hasta ahora, casi siempre que veías a un sistema “inventar” algo, en realidad lo que hacía era mezclar y ajustar lo aprendido a partir de muchos datos.
Pero ¿puede la IA llegar a diseñar métodos o algoritmos que ningún humano haya imaginado antes? Con AlphaEvolve esto está cambiando y, según los últimos resultados, ya es posible hablar de auténtica creatividad algorítmica en el entorno de la inteligencia artificial.
Lo interesante es que este sistema no solo ha superado técnicamente lo que hacían los humanos en algunos ámbitos clave, sino que además ha logrado soluciones nunca vistas en problemas complejos que afectan directamente al desarrollo de la IA, la ciencia y la informática. Si alguna vez has pensado que la inteligencia artificial solo sabe copiar, este artículo te va a romper ese esquema.
¿En qué consiste AlphaEvolve y cómo ha roto la barrera de la imitación? Su funcionamiento combina el modelo Gemini de Google (especialista en codificación) con una especie de “prueba continua” donde evalúa alternativas y selecciona los mejores algoritmos posibles.
Aquí es donde el enfoque evolutivo marca la diferencia: AlphaEvolve prueba, descarta y mejora versiones constantemente, como si estuviera explorando caminos que ningún matemático ha recorrido antes.
En la práctica, AlphaEvolve ha batido récords en tareas que parecían resueltas durante décadas. Por ejemplo, ha diseñado un algoritmo para multiplicar matrices más rápido que el de Strassen, un método vigente desde hace nada menos que 56 años. Esto supone una mejora crucial para cálculos en inteligencia artificial, sistemas científicos y grandes plataformas tecnológicas.
Ponte en situación: si lanzar una consulta en un gran modelo de IA ya era rápido, imagina ahora al reducirse todavía más el número de operaciones internas. Con cada iteración evolutiva, AlphaEvolve va refinando códigos y saltando barreras técnicas de toda la vida.
La gran pregunta sigue siendo si estos sistemas de IA realmente producen conocimiento original o simplemente unen fragmentos aprendidos. Pushmeet Kohli, responsable de IA en DeepMind, resume el espíritu del proyecto: AlphaEvolve es un agente de codificación sobrehumano que puede ir mucho más allá de las soluciones conocidas y acercarse al “descubrimiento real”.
Para Matej Balog, al frente del desarrollo de AlphaEvolve, la clave está en poder demostrar que las soluciones no están en los datos originales. Aunque siempre hay dudas razonables, han podido probar con exactitud que lo que genera AlphaEvolve no aparece en ningún dataset previo, lo que significa que realmente ha surgido algo totalmente nuevo. Y esto, en tecnología, es oro puro.
Josh Alman, profesor en Columbia, también destaca el giro: AlphaEvolve parece fabricar ideas frescas y ya no solo remezcla variantes diseñadas por humanos, algo que durante años parecía una especie de límite infranqueable para la IA.
No siempre es fácil tener la certeza absoluta. Hay soluciones que pueden ser redescubiertas por distintas vías, pero en los ejemplos centrales logrados por AlphaEvolve la novedad está acreditada, según sus autores.
¿Qué hay de especial en el método evolutivo? Básicamente, se basa en probar miles de variantes y evolucionar solo aquellas que mejor funcionan según una métrica clara, como el tiempo de cálculo o la memoria usada.
Esta estrategia recuerda a lo que ya hizo DeepMind con AlphaZero, su conocido sistema de ajedrez y Go, donde aprendió a jugar “desde cero” mediante aprendizaje por refuerzo. En cada partida, AlphaZero inventaba movimientos inusuales que sorprendían incluso a los grandes maestros humanos.
Matej Balog sugiere la posibilidad de combinar ambos enfoques: un sistema que mezcle evolución y refuerzo podría llegar aún más lejos, explorando caminos inéditos en ámbitos mucho más allá del ajedrez o la multiplicación de matrices. El resultado apunta a una inteligencia artificial con verdadero ingenio generalizado.
Ambos proyectos muestran cómo DeepMind y otros líderes del sector están experimentando con distintos caminos para enseñar “ingenio” a la máquina, no solo copia.
El auge de la programación asistida por inteligencia artificial ya está cambiando la forma en que desarrolladores y empresas crean software. Ahora cualquier principiante puede lanzarse con una aplicación, y los profesionales consiguen automatizar tareas que antes consumían días enteros.
DeepMind ya está aplicando AlphaEvolve en problemas reales: desde la gestión de centros de datos hasta el diseño de chips o la optimización de algoritmos que dan vida a asistentes inteligentes. Cada avance supone un salto en velocidad, eficiencia y también capacidad para abordar retos donde antes se quedaban sin respuesta.
Sanjeev Arora, científico de Princeton, matiza que los grandes éxitos de AlphaEvolve aún se centran en algoritmos con espacio claro para la “búsqueda” de buenas soluciones. Con todo, reconoce que la metodología es muy generalizable y que modelar estos espacios es el reto de fondo en muchos campos científicos.
En la práctica, ¿te imaginas que un sistema de IA investigue y proponga hipótesis científicas que podamos testear luego entre todos? Así empieza a materializarse la colaboración entre humanos y modelos avanzados, como ya ocurre con AlphaEvolve y AlphaZero.
Los equipos detrás de AlphaEvolve prevén que este tipo de agentes de IA vayan expandiéndose a nuevos dominios, resolviendo problemas específicos o industriales donde el ingenio no se limita a la experiencia histórica. Conforme los sistemas evolucionen, podrán ofrecer soluciones “nuevas”, aplicando su creatividad a retos tan variados como optimización en la nube, simulaciones científicas o diseño de productos.
Neil Thompson, del MIT, da en el clavo al subrayar que lo relevante no es solo si la IA puede inventar cosas originales, sino cuán valiosas y aplicables son esas ideas para la innovación y el progreso general. Imagina desbloquear métodos radicalmente distintos para resolver problemas largamente estancados en investigación y tecnología. Eso podría significar una aceleración real de la prosperidad.
En definitiva, el proyecto AlphaEvolve representa una ruptura importante en la forma en que usamos la inteligencia artificial: ahora los modelos son capaces de diseñar algoritmos creativos y eficientes para problemas donde antes solo se lograba “mejorar lo aprendido”.
Ya sea en cálculos matemáticos, centros de datos o nuevas aplicaciones empresariales, la frase “nunca se había hecho antes” empieza a cobrar sentido en IA, marcando un horizonte de innovación que también te puede tocar cerca.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
La Newsletter Diaria Sobre Inteligencia Artificial. Además: Portal de Noticias, Tutoriales, Tips y Trucos de ChatGpt, Openai e Inteligencia Artificial.
Nuestra web está alojada en:
