¿ESTÁ CERCA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) DE OBTENER UN PREMIO NOBEL? La respuesta tentativa es sí. En los últimos años los modelos de IA han empezado a destacar en la ciencia, pues son capaces de analizar datos, diseñar experimentos y formular nuevas hipótesis. Por ello, varios investigadores creen que, en las próximas décadas, la IA podría competir con las mentes más brillantes por uno de los galardones más prestigiosos.
Según un recuento de la revista científica Nature, en 2016 Hiroaki Kitano, biólogo y director ejecutivo de Sony AI, lanzó un desafío a la comunidad científica: crear un sistema de IA tan avanzado que fuera capaz de realizar un descubrimiento digno de un premio Nobel. A esta iniciativa la llamó el “Desafío Nobel Turing” y la presentó como el gran reto de la inteligencia artificial en la ciencia. Una máquina resulta triunfadora si alcanzara un hallazgo comparable al de la investigación humana de alto nivel.
Aunque los modelos actuales todavía no pueden lograr una hazaña de esa magnitud, el “Desafío Nobel Turing” prevé que para 2050 exista un sistema de IA que, sin intervención humana, reúna las capacidades de generar hipótesis, planificar experimentos y analizar datos hasta alcanzar un descubrimiento merecedor de un premio Nobel.
“Quizás ni siquiera sea hasta 2050. Un científico de IA podría alcanzar el estatus laureado incluso antes”, sostiene Ross Kimg, investigador de ingeniería química de la Universidad de Cambridge, Reino Unido, y organizador del desafío.
Sin embargo, entre los retos destacan la financiación y cómo los desarrolladores de IA harán esto posible. Otro grupo de investigadores se pregunta cómo los sistemas actuales de inteligencia artificial, entrenados para generar cadenas de palabras e ideas a partir del acervo de conocimientos existentes de la humanidad, “aportarían nuevos conocimientos desde cero”.
“Lograr tal hazaña podría exigir cambios drásticos en la forma en que los investigadores desarrollan la IA y en el destino de su financiación. Si mañana viéramos que un programa gubernamental invirtiera 1,000 millones de dólares en investigación fundamental, creo que avanzaría mucho más rápido”, apunta Yolanda Gil, investigadora de IA de la Universidad del Sur de California en Los Ángeles.
Mientras algunos científicos ven esta oportunidad como un avance favorable, otros tantos tienen opiniones divididas: “Los premios Nobel se crearon para honrar a quienes han aportado el mayor beneficio a la humanidad, como escribió en su testamento su homónimo, Alfred Nobel”, añade Gil.
Para los premios científicos, Bengt Nordén, químico y expresidente del Comité Nobel de Química, considera tres criterios: un descubrimiento Nobel debe ser útil, tener un gran impacto y abrir la puerta a una mayor comprensión científica.
Aunque hoy en día solo personas, organizaciones e instituciones vivas pueden optar a los premios, la IA ya ha tenido encuentros previos con el comité Nobel, a razón de Nature. En 2024, por ejemplo, el Nobel de Física se otorgó a los pioneros del aprendizaje automático que sentaron las bases de las redes neuronales artificiales.
Ese mismo año, la “mitad” del Nobel de Química reconoció a los investigadores de AlphaFold, un sistema de IA de Google DeepMind en Londres, que predice las estructuras tridimensionales de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Lo increíble es que estos premios se otorgaron a los avances científicos de los sistemas de IA, no a los creados por IA.
En ese sentido, para que una inteligencia artificial pueda reivindicar su propio descubrimiento, la investigación debería realizarse de forma “total o altamente autónoma”. A la fecha, la IA puede ayudar a decodificar el habla de los animales, formular hipótesis sobre el origen de la vida en el universo y predecir cuándo podrían colisionar estrellas en espiral.
No obstante, la IA está empezando a realizar experimentos por sí sola. Gabe Gomes, químico de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh, Pensilvania, y sus colegas, diseñaron un sistema llamado “Coscientist”, el cual se basa en grandes modelos de lenguaje (LLM), como los que se utilizan en ChatGPT, para planificar y ejecutar reacciones químicas complejas mediante equipos robóticos de laboratorio.
“Saber lo que la IA puede lograr podría llegar solo con el tiempo. La única manera de obtener estas respuestas es probándolas, como hacemos con cualquier hipótesis”, según la investigadora Yolanda Gil. N
