Los premios Nobel de Física y Química de 2024 han marcado un hito histórico al reconocer el impacto transformador de la Inteligencia Artificial (IA) en la investigación científica. Por primera vez, estas prestigiosas distinciones han sido otorgadas a científicos cuyo trabajo se centra en el desarrollo y aplicación de herramientas de IA, subrayando su creciente importancia y transversalidad en diversos campos científicos.

Nobel de Física a las bases de la IA actual

John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton han sido galardonados con el Premio Nobel de Física 2024 "por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales"^[i].

Hopfield, físico, sentó las bases de las redes neuronales artificiales modernas. En 1982, desarrolló una memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir imágenes y otros patrones de datos^[ii]. Este avance ha sido fundamental para el desarrollo posterior del aprendizaje automático.

La contribución de Hopfield fue revolucionaria porque demostró cómo los principios de la física, específicamente la mecánica estadística, podían aplicarse a las redes neuronales. Su modelo, conocido como la red de Hopfield, utiliza conceptos de la física de sistemas complejos para explicar cómo las redes neuronales pueden almacenar y recuperar información de manera similar a la memoria humana.

Hinton, informático conocido como el "padrino de la IA", y ya merecedor del premio Turing en 2018, revolucionó el campo de la IA con su publicación, en 1986, de un método que permite a las máquinas encontrar propiedades en los datos de forma autónoma^[iii]. Su trabajo se inspiró en el funcionamiento del cerebro humano.

La contribución de Hinton, la máquina de Boltzmann, fue uno de los primeros tipos de redes neuronales capaces de aprender mediante representaciones internas. Este avance sentó las bases para el desarrollo de sistemas de IA más sofisticados y versátiles. Hinton también fue pionero en el uso de técnicas de aprendizaje profundo, que han sido fundamentales para los avances recientes en reconocimiento de voz, visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural.

Nobel de Química al sistema que descifra el código de las proteínas

El Premio Nobel de Química 2024 ha sido otorgado a David Baker, Demis Hassabis y John Jumper por sus avances en la predicción y diseño de estructuras proteicas utilizando IA^[iv].

Baker, bioquímico, fue reconocido por su trabajo en el diseño de proteínas mediante computación^[v]. Su herramienta, Rosetta, ha permitido crear proteínas con funciones totalmente nuevas, abriendo un abanico de posibilidades en campos como el desarrollo de fármacos y la creación de nuevos materiales.

El trabajo de Baker es particularmente significativo porque permite diseñar proteínas "desde cero" con funciones específicas. Esto tiene implicaciones enormes para la medicina personalizada, la creación de nuevos catalizadores para la industria y el desarrollo de materiales biocompatibles avanzados.

Hassabis y Jumper, informáticos, ha sido galardonados por desarrollar AlphaFold^[vi], un sistema de IA capaz de predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Este logro ha resuelto un problema que llevaba 50 años sin solución, permitiendo predecir la estructura de casi 200 millones de proteínas conocidas.

AlphaFold representa un gran avance en la biología estructural. La capacidad de predecir con precisión la estructura de las proteínas tiene grandes implicaciones en la comprensión de las enfermedades, el diseño de fármacos y la ingeniería de proteínas. Este avance podría acelerar significativamente el desarrollo de nuevos tratamientos para enfermedades como el Alzheimer o el cáncer.

La IA como herramienta transformadora en la ciencia

Estos premios Nobel representan un cambio de paradigma en el reconocimiento científico. Por primera vez, se ha premiado el desarrollo de herramientas basadas en IA en lugar de descubrimientos de ciencia fundamental o aplicaciones avanzadas específicas.

La IA está demostrando su capacidad para revolucionar múltiples campos científicos. Desde la física y la química, como corroboran estos premios, hasta la medicina, la astrofísica o la climatología. El asunto principal es que la IA es transversal. Si bien AlphaFold es de aplicación particular en química, el trabajo premiado por el Nobel de Física es totalmente transversal. Podrían haber usado los mismos argumentos para el Nobel de Medicina, o incluso para el de Química, ya que las redes neuronales profundas son la base de AlphaFold.

La IA se está convirtiendo en una herramienta indispensable para los científicos, acelerando descubrimientos y permitiendo abordar problemas previamente intratables. Sin embargo, es importante recordar que la IA complementa, no reemplaza, la dirección humana en la investigación científica.

Los científicos del futuro, como prácticamente cualquier persona de cualquier profesión, necesitarán desarrollar habilidades para trabajar eficazmente con sistemas de IA, interpretando sus resultados y dirigiendo su aplicación hacia problemas científicos relevantes. Esta simbiosis entre el criterio humano y la potencia computacional de la IA promete desbloquear nuevos horizontes en la investigación científica. Posiblemente a un ritmo aún mayor del actual.

El uso creciente de la IA en la ciencia también plantea desafíos. Es importante desarrollar métodos para validar y explicar los resultados obtenidos por sistemas de IA, especialmente en aplicaciones críticas como la medicina. La "caja negra" de estos algoritmos de IA plantea preocupaciones sobre la reproducibilidad y la explicabilidad en la investigación científica. Los científicos y los desarrolladores de IA deben trabajar juntos para crear sistemas que no solo sean potentes, sino también interpretables y confiables.

También se nos presentan debates complejos al abordar el desarrollo de la IA junto con problemas globales como el cambio climático. Los nuevos modelos de IA, especialmente aquellos de gran escala como GPT-4, o el mismo AlphaFold, tienen un consumo energético considerable, lo que plantea preocupaciones sobre su huella de carbono. Sin embargo, paradójicamente, el desarrollo de la IA también se perfila como una pieza fundamental en la solución del cambio climático. Los sistemas de IA están siendo utilizados para optimizar redes eléctricas, mejorar la eficiencia energética en edificios e industrias, y acelerar el descubrimiento de nuevos materiales para energías renovables. El mismo DeepMind, la división de Google que ha desarrollado AlphaFold, creó un sistema de IA que redujo considerablemente el consumo de energía en los centros de datos de Google.

¿Un Nobel para la IA?

En un tono más especulativo, estos premios nos llevan a considerar si llegará el día en que un sistema de IA reciba un premio Nobel por derecho propio. Aunque la idea de que una futura versión de ChatGPT gane el Nobel de Literatura es descabellada, el ritmo vertiginoso de los avances en IA nos obliga a reconsiderar constantemente los límites de lo posible.

Esta pregunta, aunque hoy es ciencia ficción, plantea cuestiones profundas sobre la naturaleza de la creatividad y el descubrimiento científico. ¿Puede una máquina realmente descubrir algo nuevo, o simplemente está procesando información de manera más eficiente que los humanos? ¿Cómo definiríamos la originalidad en el contexto de un descubrimiento realizado por IA? ¿Y la creatividad? ¿Podría un sistema de IA crear un sistema como AlphaFold?

Conclusión

Los Premios Nobel de Física y Química de 2024 marcan un punto de inflexión en el reconocimiento de la IA como una fuerza transformadora en la ciencia. No reemplaza a las personas, pero más allá de ser una simple herramienta, la IA se ha convertido en un catalizador de descubrimientos y avances en múltiples disciplinas.

El trabajo de Hopfield y Hinton en redes neuronales ha sentado las bases para sistemas de IA cada vez más sofisticados, mientras que las contribuciones de Baker, Hassabis y Jumper han demostrado el poder de la IA para resolver problemas científicos complejos que han permanecido sin solución durante décadas.

A medida que la IA continúa evolucionando y entrelazándose con la investigación científica, podemos anticipar un futuro lleno de descubrimientos revolucionarios. La capacidad de la IA para procesar y analizar grandes cantidades de datos, reconocer patrones complejos y generar hipótesis novedosas promete acelerar el ritmo del descubrimiento científico en todas las disciplinas.

Sin embargo, también debemos mantenernos vigilantes, asegurando que el desarrollo y aplicación de la IA en la ciencia se realice de manera ética y beneficiosa para la humanidad. Esto implica abordar cuestiones de transparencia, reproducibilidad y sesgo en los sistemas de IA, así como considerar las implicaciones éticas de su uso en áreas sensibles de la investigación.

Estos premios no solo celebran los logros pasados, sino que también muestran el camino hacia un futuro donde la colaboración entre la mente humana y la inteligencia artificial pueda desbloquear los secretos más profundos del universo y mejorar la vida en nuestro planeta. A medida que avanzamos hacia esta nueva era de descubrimiento científico impulsado por la IA, es crucial que mantengamos un equilibrio entre el entusiasmo por las nuevas posibilidades y una consideración cuidadosa de sus implicaciones.

En última instancia, el reconocimiento de la IA con estos Premios Nobel subraya la importancia de la interdisciplinariedad en la ciencia moderna. La confluencia de la física, la química, la biología y la informática está abriendo nuevas fronteras en nuestra comprensión del mundo y nuestra capacidad para innovar. A medida que miramos hacia el futuro, podemos esperar que la IA continúe desempeñando un papel cada vez más central en el avance del conocimiento humano y en la resolución de algunos de los desafíos más apremiantes de nuestro tiempo.

José Luis Calvo
Cofundador de Diverger, donde es el director de Inteligencia Artificial

 

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^[i] Explicación al premio Nobel de Física. 

^[ii] Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities.

^[iii] Learning representations by back-propagating errors. 

^[iv] Explicación al premio Nobel de Química.

^[v] Design of a Novel Globular Protein Fold with Atomic-Level Accuracy.

^[vi] Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold.

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