Pablo Javier PiacenteEn un intento por acelerar el proceso científico y reducir los sesgos humanos, investigadores de distintos campos y disciplinas están recurriendo cada vez más a hipótesis creadas mediante algoritmos y soluciones de Inteligencia Artificial, que eliminan o reducen considerablemente la intervención humana. ¿Será la mejor forma de abordar desde nuevas perspectivas viejos enigmas irresueltos, desde cómo progresa un cáncer hasta la naturaleza del cosmos?
Según un artículo publicado en la revista Scientific American, los algoritmos de aprendizaje automático y las aplicaciones de Inteligencia Artificial no solamente pueden mejorar nuestras tecnologías o hacernos la vida más sencilla: también son capaces de guiar a los seres humanos hacia nuevos experimentos y teorías. En definitiva, podrían hacer posible el desarrollo de nuevas visiones para temas que aún no han podido ser comprendidos en profundidad a partir del conocimiento humano.
Hipótesis «artificiales»
La creación de hipótesis ha sido históricamente una tarea exclusivamente humana, mediante la cual nuestra especie investigó su entorno, el planeta y todo el universo, planteándose preguntas que, en muchos casos, derivaron en respuestas que fueron propiciando los avances científicos y tecnológicos de los que hoy disfrutamos.
Sin embargo, precisamente uno de esos avances generados por el conocimiento humano parece destinado a poner en duda ese papel humano: la Inteligencia Artificial podría llegar a ser más eficaz que nosotros mismos para producir nuevas hipótesis y abordar problemas sin solución. De esta forma, quizás en algunas décadas sea un algoritmo el que termine diseñando un esquema superador para el desarrollo de las energías limpias, por dar un ejemplo.
Baterías creadas por algoritmos
Hay indicios concretos: un nuevo estudio desarrollado en la Universidad de Liverpool y publicado en la revista Nature Communications, ha utilizado el aprendizaje automático para agilizar el proceso creativo en la búsqueda de nuevos materiales más eficientes, destinados a la producción de baterías para vehículos eléctricos, entre otras aplicaciones.
Los investigadores crearon una red neuronal artificial sin supervisión humana en su funcionamiento, que clasificaba las combinaciones químicas según la probabilidad de que resultaran en un nuevo material útil. Utilizando estas clasificaciones para guiar sus experimentos en el laboratorio, los especialistas identificaron cuatro materiales prometedores para baterías de forma más rápida y eficiente: se ahorraron largos meses de prueba y error.
Según los especialistas británicos, la optimización en los resultados y en los tiempos de trabajo se concretó gracias a que el aprendizaje automático no supervisado logra capturar los patrones complejos de similitud entre combinaciones de elementos químicos con gran agilidad y precisión, superando a la intuición o la experiencia de los científicos y técnicos humanos.
Tema relacionado: La Inteligencia Artificial alcanza una imaginación similar a la humana.
Más preguntas a resolver
Además de las aplicaciones concretas y prácticas, los investigadores también están utilizando redes neuronales y esquemas de Inteligencia Artificial para cuestiones teóricas más amplias y hasta filosóficas. Es el caso de Renato Renner, científico del Instituto de Física Teórica de Zúrich, en Suiza: cree que el aprendizaje automático podrá permitirle desarrollar en un futuro una teoría unificada sobre cómo funciona el universo, la gran pregunta eterna sin respuesta.
En el mismo sentido, ingenieros biomédicos de la Universidad Case Western Reserve fueron capaces de descubrir un patrón reiterado en los casos de pacientes de cáncer que volvían a desarrollar la enfermedad luego de haberla superado. Lo consiguieron gracias a una red de Inteligencia Artificial, a pesar de no comprender en profundidad desde el punto de vista médico cómo actuaba ese factor de reincidencia. A partir del descubrimiento, podrán desarrollar ahora nuevas investigaciones con un enfoque diferente.
Sin embargo, el gran inconveniente a superar para poder profundizar en este tipo de enfoques de Inteligencia Artificial es la denominada «caja negra»: los científicos no saben en concreto cómo funcionan las estructuras de pensamiento que llevan adelante los algoritmos cuando «piensan por su cuenta». Si logran resolver este enigma y descubren la lógica de razonamiento de los algoritmos «independientes», una nueva era del conocimiento podría abrirse ante sus ojos.
Referencia
Element selection for crystalline inorganic solid discovery guided by unsupervised machine learning of experimentally explored chemistry. Andrij Vasylenko et al. Nature Communications (2021).DOI:https://doi.org/10.1038/s41467-021-25343-7
Foto: kalhh en Pixabay.
Hola Pablo! buen articulo, pero…como que hay algo por allí que me provoca una leve inquietud…»aprendizaje no supervisado» y lo de la » «caja negra»: los científicos no saben en concreto cómo funcionan las estructuras de pensamiento que llevan adelante los algoritmos cuando «piensan por su cuenta»», me viene a la memoria HAL 9000. Saludos!
No sólo sería Odisea 2001, en Legacy Tron se habla de este tipo de conceptos y de cómo la IA se hizo de la creación de algoritmos que emulando la vida humana crearon seres digitales con conciencia, viviendo en sociedad y no hablo desde el punto de vista dentro de la ciudad sino de aquellos que surgieron de la nada fuera de la «MainFrame», hipotéticamente hablando eso puede suceder y no nos damos cuenta.
Claro no lo veremos cómo en las películas físicamente hablando, pero si podemos deducir que puedes verlos en los bots de Telegram por colocar un ejemplo.
Recuerden que Facebook apagó dos bots de IA que se estaban comunicando entre sí y en cuestión de segundos ya habían inventado si propio idioma, incoherente y quizás primitivo para nosotros por el tipo de lenguaje, pero con la velocidad con que se comunicaban era sorprendente.
Isaac Asimov, se adelantó en su tiempo con sus libros, pero trazó el camino de lo que sería la era robótica y de la IA.
Cuando hablan de «caja negra» se refieren a la trazabilidad del proceso, los detalles que llevan a esa solución, eso no significa que no tengamos control sobre la IA, nunca se podría producir un HAL 9000 porque sencillamente no le daríamos a la IA deseos de perpetuarse a costa de la vida humana. Por muy avanzada que sea la IA, es una herramienta con un objetivo delimitado, y podemos limitarla y acotarla aún más si así lo necesitamos.
La inteligencia artificial junto a su aliada estratégica la brillante física cuántica y su brazo armado la mecánica cuántica son el anillo dimensional en dirección a otro mundo tecnológico.
Meh, será un fracaso, creo que los científicos se darán cuenta, si es que ya no se dieron cuenta, digo desde hace milenios, que el conocimiento sobre el cosmos es una característica meramente humana, teniendo en cuenta que somos la única especie inteligente que conocemos. Si, una IA podría ayudar y acelerar, pero nunca sentirá la misma curiosidad y ese subieron de endorfinas al descubrir una «estrella zombie» que llevaba hipotetizada hace más de 40 años. Y si lo descubre una IA se pierde por completo esa sensación, ya que no fue un humano o grupo de humanos los que lo hicieron.
Buenas noches, leo con frecuencia artículos que abordan la ia y estoy en proceso de entender de a poco la importancia que tiene este tema en nuestra sociedad, por lo que valoro el artículo que han publicado por ser muy bien explicado. Estoy cursando la carrera de archivologia en la UNC de Córdoba y quería saber dónde o como recibir información sobre los avances de la ia en fotografía. Es un tema muy importante ya que deseo sea el tema de mí trabajo final. A la espera de una respuesta, les envío un saludo grande. Muchas gracias