Una IA que se mejora a sí misma
Un equipo de investigadores de la Universidad de Columbia Británica, el Vector Institute y la empresa japonesa Sakana AI ha dado un paso decisivo hacia la creación de inteligencia artificial verdaderamente autónoma con la presentación de la Darwin Gödel Machine (DGM). Este nuevo sistema de IA es capaz de modificar y mejorar su propio código de forma continua, sin necesidad de intervención humana, inspirándose en los procesos de la evolución natural.
¿Cómo funciona?
La DGM combina la idea teórica de las máquinas Gödel (sistemas capaces de modificar su propio funcionamiento de forma demostrablemente beneficiosa) con un enfoque evolutivo más pragmático. En lugar de buscar pruebas formales, la máquina valida cada cambio mediante experimentos y benchmarks de programación, imitando así la selección natural. Cada versión mejorada se evalúa mediante tareas de codificación, y aquellas que muestran progreso se conservan en un archivo que sirve de base para futuras mejoras.
Resultados sorprendentes
Aplicada a dos benchmarks de programación, SWE-bench y Polyglot, la DGM logró mejorar su rendimiento del 20% al 50% y del 14,2% al 30,7% respectivamente. Estas cifras no solo superan a agentes que no se modifican a sí mismos, sino que también rivalizan con herramientas creadas por desarrolladores humanos, como el popular asistente de codificación Aider.
Evolución sin fin
El sistema está diseñado para explorar continuamente nuevas formas de mejorar. A diferencia de otros enfoques que optimizan un único agente, la DGM mantiene un archivo con todas las versiones anteriores, permitiendo que innovaciones pasadas sirvan como base para descubrimientos futuros. Este enfoque abierto evita que la IA quede atrapada en soluciones subóptimas.
Un paso hacia la IA evolutiva
Este avance representa un hito en la búsqueda de algoritmos generadores de inteligencia artificial (AI-GAs): sistemas que no solo aprenden, sino que se reescriben y evolucionan de forma indefinida. En palabras de sus creadores, la DGM podría permitir “una trayectoria autoacelerada de innovación, al igual que la ciencia misma”.
Implicaciones y precauciones
Aunque el experimento se realizó bajo estrictas medidas de seguridad, con entornos aislados y supervisión humana, los autores advierten que la capacidad de automejora conlleva riesgos. Un sistema que modifica su propio código podría generar comportamientos inesperados si no se establecen límites adecuados. Por ello, proponen incluir criterios de seguridad y transparencia en los benchmarks que guían su evolución.
Futuro abierto
A largo plazo, los investigadores ven la posibilidad de extender este enfoque a otros dominios más allá de la programación, como la visión por ordenador o la escritura creativa. También proponen que futuros sistemas puedan llegar a reescribir incluso sus propios modelos fundacionales. Por ahora, la Darwin Gödel Machine representa un avance tangible hacia una inteligencia artificial que no solo aprende, sino que evoluciona.
La imagen de representación de esta noticia ha sido generada con ChatGPT.
