Todo el documental está doblado al español con ElevenLabs, manteniendo las voces diferenciadas de cada persona que interviene.
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Documental “The Thinking Game” en español: la historia completa de Demis Hassabis y DeepMind, desde su obsesión infantil por los juegos hasta la construcción de sistemas de IA que ya están cambiando la ciencia. El documental recorre su etapa como niño prodigio del ajedrez, diseñador de videojuegos, investigador en neurociencia y, finalmente, fundador de DeepMind con la idea explícita de crear inteligencia artificial general.
Se muestra cómo usan los juegos como banco de pruebas para la IA: el desarrollo de AlphaGo, el histórico duelo contra Lee Sedol y lo que significó que una máquina encontrara jugadas que ningún humano habría elegido.
A partir de ahí, el foco se desplaza a problemas científicos reales: el plegamiento de proteínas, el reto de CASP y el desarrollo de AlphaFold, con sus implicaciones para biología, diseño de fármacos y enfermedades graves.
El documental también entra en la filosofía de investigación de DeepMind: explorar sin garantías de éxito, combinar creatividad y rigor, y aceptar que resolver “una parte” de un problema no basta si el objetivo es cambiar el mundo real. Aparecen debates sobre la AGI, la responsabilidad de desarrollar estas tecnologías, los paralelismos con la Revolución Industrial, el impacto en el trabajo y la necesidad de pensar en quién se queda atrás y cómo se le protege.

Charla del senador Bernie Sanders sobre los riesgos y el impacto de la inteligencia artificial y la robótica en el empleo, la democracia, la privacidad y el poder de las grandes tecnológicas.

Grabado hace 3 días, Sanders analiza cómo un pequeño grupo de multimillonarios está liderando la revolución de la IA, qué puede suponer para millones de trabajadores y por qué podría convertirse en una amenaza para la democracia y el control humano del planeta.

Entrevista completa de Katie Miller a Elon Musk, grabada en Texas y publicada el 10 de diciembre de 2025. Durante la conversación hablan de su etapa con el proyecto DOGE (el “Department of Government Efficiency”), de cómo intentó cortar pagos públicos inútiles, y de las consecuencias políticas de tocar esos intereses.

Musk entra a fondo en su visión sobre inteligencia artificial y robótica: un futuro donde las máquinas pueden producir prácticamente todos los bienes y servicios, el trabajo pasa a ser opcional y el problema ya no es el empleo sino qué hacer con tanto tiempo libre. También comenta sus propias pesadillas con la IA, sus dudas sobre cómo frenarla y el papel de xAI y Tesla en ese escenario.

La entrevista repasa además Starship y la idea de hacer a la humanidad multiplanetaria, su teoría de que el futuro “más interesante” es el más probable (incluida la posibilidad de que vivamos en una simulación), el impacto de las redes sociales y los algoritmos de X, y parte de su vida personal: sueño, dieta, relación con la fama y anécdotas con sus hijos.

Un retrato largo y directo de cómo ve Musk el futuro cercano: automatización extrema, abundancia material… y mucha incertidumbre sobre lo que harán los humanos con ello.

Entrevista a Sergey Brin, cofundador de Google, realizada en Stanford durante el centenario de la Escuela de Ingeniería, 13 de diciembre de 2025.

En conversación con Jennifer Widom y otros responsables académicos, Brin repasa su etapa como doctorando en Stanford, los orígenes de Google, las decisiones clave en sus primeros años y cómo se construye una cultura de innovación a largo plazo. Habla con franqueza sobre errores, fracasos, el papel de la investigación académica, la relación entre universidad e industria y la evolución técnica que ha marcado a Google desde sus inicios.

La charla entra de lleno en inteligencia artificial: inversiones en cómputo, el papel del transformador, chips propios, centros de datos y por qué Google subestimó durante años la velocidad del cambio. Brin también reflexiona sobre el impacto futuro de la IA, la superinteligencia, el valor de la programación, el papel de la educación superior y cómo debería reinventarse la universidad en un mundo cada vez más híbrido y distribuido.

En la parte final, responde a preguntas de estudiantes sobre emprendimiento, carreras profesionales, tecnologías emergentes subestimadas, creencias limitantes, qué significa hoy una buena vida y cómo se informa: libros, podcasts y el uso cotidiano de la IA —incluida su experiencia hablando con modelos como Gemini mientras conduce—.

Una conversación larga, honesta y técnica sobre innovación, IA, universidad y futuro.

En este episodio del podcast de Google DeepMind, Hannah Fry entrevista a Shane Legg (cofundador y científico jefe de DeepMind) sobre qué significa realmente “AGI” y cómo reconocerla cuando llegue. Hablan de por qué la inteligencia general no debería tratarse como un “sí o no”, sino como un continuo (AGI mínima, AGI completa y posible ASI), y repasan en qué áreas los modelos actuales ya superan a las personas (idiomas, conocimiento general) y en cuáles siguen siendo frágiles (aprendizaje continuo, razonamiento visual y tareas que exigen fiabilidad sostenida).

La conversación entra también en seguridad y ética: cómo evaluar sistemas antes de desplegarlos, qué tipo de pruebas adversariales harían falta para detectar fallos “humanamente sorprendentes”, y la idea de una “seguridad de sistema dos”, donde el modelo razona de forma explícita sobre decisiones morales y ese razonamiento puede auditarse. En la parte social, Legg anticipa impactos desiguales en el empleo (especialmente trabajos cognitivos remotos), la necesidad de rediseñar instituciones y distribución de riqueza en un mundo con capacidad cognitiva barata, y sitúa sus plazos: 50/50 de AGI mínima para 2028, y “AGI completa” pocos años después.

Entrevista a Jensen Huang, CEO de NVIDIA.
A lo largo de la entrevista se habla del origen de NVIDIA, de cómo pasó de ser una empresa de chips gráficos a convertirse en una infraestructura crítica para la IA, y de por qué la compañía ya no se entiende solo como un negocio tecnológico, sino como una plataforma esencial para la economía, la industria y la seguridad nacional.

Uno de los ejes centrales es la competencia entre Estados Unidos y China. Huang explica el papel de China en la carrera de la IA, la posición de Huawei como competidor directo y las ventajas estructurales que tiene el ecosistema chino, especialmente en energía, capacidad industrial y coordinación estatal. También se discute si Estados Unidos está reaccionando tarde y qué implicaciones tiene eso a largo plazo.

La entrevista entra en política industrial: controles a la exportación, decisiones del gobierno estadounidense sobre qué puede vender NVIDIA, el concepto de “proliferación” tecnológica, los cambios entre administraciones y el debate sobre hasta qué punto el Estado debe intervenir en el desarrollo de tecnologías estratégicas.

Otro bloque clave es la energía como cuello de botella de la revolución de la IA. Huang insiste en que el límite ya no es solo el chip, sino la electricidad, la red y la capacidad de generar y distribuir energía a gran escala. Se compara la situación energética de Estados Unidos con la de China y se analizan las consecuencias para el crecimiento de la computación y los centros de datos.

También se aborda la robótica y su convergencia con la IA, con datos sobre la rápida adopción de robots industriales, especialmente en China, y lo que eso significa para productividad, automatización y transformación económica global.

En el tramo final, la conversación se mueve hacia el impacto social y cultural de la IA: cómo la perciben distintas disciplinas, por qué genera entusiasmo en ingeniería, curiosidad en ciencias y miedo en humanidades, y cómo deberíamos pensar esta transformación histórica mientras aún estamos a tiempo de decidir cómo se despliega.