Los científicos predicen la posibilidad de que la inteligencia artificial gane el Premio Nobel

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado su capacidad para analizar datos, diseñar experimentos y elaborar nuevas hipótesis científicas , lo que ha llevado a muchos investigadores a creer que algún día la IA podría rivalizar con las mentes más brillantes de la ciencia, haciendo incluso descubrimientos dignos del Premio Nobel, según la revista Nature.

En 2016, el biólogo Hiroaki Kitano, director ejecutivo de Sony AI, inició el “Nobel Turing Challenge”, un llamado a desarrollar un sistema de IA lo suficientemente inteligente como para realizar un descubrimiento científico de nivel Nobel por sí solo.

Según el objetivo del proyecto, para 2050, un “científico de IA” podrá formular hipótesis, planificar experimentos y analizar datos sin intervención humana.

El investigador Ross King, de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), cree que este hito podría llegar antes: «Es casi seguro que los sistemas de IA alcanzarán el nivel de ganar Premios Nobel. La pregunta es solo en los próximos 50 o 10 años».

Sin embargo, muchos expertos se muestran cautelosos. Según ellos, los modelos actuales de IA se basan principalmente en los datos y el conocimiento disponibles, y no generan nuevos conocimientos.

La investigadora Yolanda Gil (Universidad del Sur de California, EE.UU.) comentó: “Si mañana el gobierno invierte mil millones de dólares en investigación básica, el progreso puede acelerarse, pero aún está muy lejos de esa meta”.

Hasta la fecha, solo personas y organizaciones han recibido el Premio Nobel. Sin embargo, la IA ha contribuido indirectamente: en 2024, el Premio Nobel de Física se otorgó a pioneros del aprendizaje automático; ese mismo año, la mitad del Premio Nobel de Química se otorgó al equipo responsable de AlphaFold, el sistema de IA de Google DeepMind que predice la estructura tridimensional de las proteínas. Sin embargo, estos premios honran a los creadores de la IA, no a sus descubrimientos.

Para ser merecedor de un Premio Nobel, según los criterios del Comité Nobel, un descubrimiento debe ser útil, tener un impacto trascendental y abrir nuevas perspectivas de comprensión. Un "científico de IA" que desee cumplir este requisito debe operar de forma casi completamente autónoma, desde la formulación de preguntas y la selección de experimentos hasta el análisis de resultados.

De hecho, la IA ya participa en casi todas las etapas de la investigación. Nuevas herramientas ayudan a descifrar sonidos animales, predecir colisiones entre estrellas e identificar células inmunitarias vulnerables a la COVID-19.

En la Universidad Carnegie Mellon, el equipo del químico Gabe Gomes desarrolló “Coscientist”, un sistema que utiliza modelos de lenguaje grandes (LLM) para planificar y ejecutar de forma autónoma reacciones químicas utilizando dispositivos robóticos.

Algunas empresas como Sakana AI en Tokio buscan automatizar la investigación de aprendizaje automático utilizando LLM, mientras que Google está experimentando con chatbots que colaboran en grupos para generar ideas científicas.

En Estados Unidos, el laboratorio FutureHouse de San Francisco está desarrollando un modelo de “pensamiento” paso a paso para ayudar a la IA a plantear preguntas, probar hipótesis y diseñar experimentos, con el objetivo de lograr una tercera generación de “IA en la ciencia”.

La generación final será una IA capaz de formular preguntas y realizar experimentos por sí sola, sin supervisión humana, según Sam Rodriques, director de FutureHouse. «La IA podría realizar descubrimientos dignos del Premio Nobel para 2030», predice. Las áreas con mayor potencial son la ciencia de los materiales y el estudio de las enfermedades de Parkinson y Alzheimer.

Otros científicos se muestran escépticos. Doug Downey, del Instituto Allen de IA en Seattle, afirma que una prueba con 57 "agentes de IA" reveló que solo el 1 % pudo completar un proyecto de investigación por completo, desde la idea hasta el informe. "Automatizar el descubrimiento científico de principio a fin sigue siendo un gran desafío", afirma.

Además, los modelos de IA aún no comprenden completamente las leyes de la naturaleza. Un estudio reveló que un modelo podía predecir las órbitas planetarias, pero no las leyes físicas subyacentes; o podía navegar por una ciudad, pero no crear un mapa preciso.

Según el experto Subbarao Kambhampati (Universidad Estatal de Arizona), eso demuestra que la IA carece de la experiencia de la vida real que tienen los humanos.

Yolanda Gil argumenta que, para alcanzar el estatus de Nobel, la IA debe ser capaz de "pensar sobre el pensamiento", es decir, autoevaluarse y ajustar sus propios procesos de razonamiento. Sin invertir en esta investigación fundamental, "los descubrimientos dignos del Nobel estarán muy lejos", afirma Gil.

Mientras tanto, algunos académicos advierten sobre los peligros de la excesiva dependencia de la IA en la ciencia. Un artículo de 2024 de Lisa Messeri (Universidad de Yale) y Molly Crockett (Universidad de Princeton) argumenta que el uso excesivo de la IA podría aumentar los errores y reducir la creatividad, ya que los científicos «producen más, pero comprenden menos».

«La IA podría privar de oportunidades de aprendizaje a jóvenes científicos que, de otro modo, podrían ganar grandes premios en el futuro», añadió Messeri. «Con la reducción de los presupuestos de investigación, es preocupante considerar el coste de ese futuro».

(TTXVN/Vietnam+)

Fuente: https://www.vietnamplus.vn/gioi-khoa-hoc-du-doan-kha-nang-tri-tue-nhan-tao-gianh-giai-nobel-post1068525.vnp