¿Está cerca el día en que la IA gane el Premio Nobel?

Los expertos predicen que en menos de una década, los "científicos de IA" podrían descubrir por sí mismos trabajos dignos del Nobel, aunque muchos siguen siendo escépticos.

Para alcanzar el nivel Nobel, la IA necesita la capacidad de autoevaluarse y ajustar su propio proceso de razonamiento - Foto: VNU

Según la revista Nature, en los últimos años la inteligencia artificial (IA) ha demostrado la capacidad de analizar datos, diseñar experimentos y plantear 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 comunidad científica, realizando incluso descubrimientos dignos de un Premio Nobel.

"La IA podría ganar el Premio Nobel en 2030"

En 2016, el biólogo Hiroaki Kitano, director ejecutivo de Sony AI, inició el «Desafío Nobel Turing», un llamado para el desarrollo de un sistema de IA lo suficientemente inteligente como para realizar un descubrimiento científico digno de un Nobel por sí solo. El objetivo del proyecto es que, para 2050, un «científico de IA» pueda formular hipótesis, planificar experimentos y analizar datos sin intervención humana.

El investigador Ross King, de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), cree que ese hito podría llegar pronto: "Es casi seguro que los sistemas de IA alcanzarán el nivel de ganar el Premio 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 han generado nuevos conocimientos. La investigadora Yolanda Gil (Universidad del Sur de California, EE. UU.) comentó: «Si el gobierno invierte mil millones de dólares en investigación básica mañana, el progreso puede acelerarse, pero aún está muy lejos de ese objetivo».

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 grandes modelos de lenguaje (LLM) para planificar y ejecutar de forma autónoma reacciones químicas mediante dispositivos robóticos.

Empresas como Sakana AI en Tokio buscan automatizar la investigación en aprendizaje automático mediante LLM, mientras que Google experimenta con chatbots que colaboran en grupo para generar ideas científicas. En EE. UU., FutureHouse Labs en San Francisco desarrolla un modelo de pensamiento paso a paso para ayudar a la IA a formular preguntas, comprobar hipótesis y diseñar experimentos: un enfoque paso a paso para la tercera generación de IA científica.

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. Rodriques predice: «La IA podría realizar descubrimientos dignos del Premio Nobel para 2030». Las áreas con mayor potencial son la ciencia de los materiales y el estudio de las enfermedades de Parkinson y Alzheimer.

¿La IA priva a los jóvenes científicos de oportunidades de aprendizaje?

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 plenamente las leyes de la naturaleza. Un estudio reveló que un modelo puede predecir las órbitas planetarias, pero no las leyes físicas que las rigen; o puede navegar por una ciudad, pero no puede crear un mapa preciso. Según el experto Subbarao Kambhampati (Universidad Estatal de Arizona), esto demuestra que la IA carece de la experiencia 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 formación a jóvenes científicos que, de otro modo, podrían recibir grandes premios en el futuro», añadió Messeri. «A medida que se reducen los presupuestos de investigación, es preocupante considerar el coste de ese futuro».

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VNA

Fuente: https://tuoitre.vn/ngay-ai-gianh-giai-nobel-se-khong-con-xa-20251007123831679.htm