Por Laszlo Beke
Son noticias sorprendentes, los premios Nobel 2024 de Física y Química fueron concedidos a investigadores de Inteligencia Artificial. Estos investigadores cubren dos o tres generaciones, son académicos pero gran parte de su vida han trabajado en corporaciones, la mayoría son emigrantes o hijos de inmigrantes y tres de ellos están directamente relacionados con Google. Es cierto que la mayoría de las personas están conociendo IA a través de los chatbots, pero la habilidad de la tecnología de acelerar los descubrimientos científicos es todavía más importante. Los premios Nobel son una demostración del creciente rol que IA está asumiendo en áreas muy alejadas del mundo tradicional del sector de la tecnología, es un recordatorio de su influencia en cada espacio de la ciencia y de la tecnología y del impacto creciente de IA en la forma en la cual las personas viven y trabajan.
Temprano en la década 1960-1970 cuando las ciencias de la computación estaban emergiendo como un campo, el estándar que se estableció fue que cualquier disciplina académica que colocara en su denominación la expresión “ciencia”, no era una ciencia. Los escépticos decían que computación era un simple instrumento, como un tubo de ensayo o un microscopio. Sin embargo, en la medida que la tecnología ha progresado, acelerada por los recientes avances en IA, las ciencias de la computación se han convertido en la fuerza impulsora de avances a través de las ciencias – en astronomía, biología, química, medicina y física.
Los ganadores más renombrados del premio, los doctores Geoffrey Hinton (76 años), John J. Hopfield (91 años) y Demis Hassabis (48 años) pertenecían a una pequeña comunidad académica que por años nutrió y cultivó las redes nueronales, cuando el resto del mundo prácticamente las ignoraba. El Dr. Hinton es considerado universalmente como el “padrino” de IA, y fue quién supervisó el trabajo post-doctoral del académico que hizo lo mismo con la investigación del Dr. Hassabis. Realmente ninguno de ellos esperaba recibir un premio Nobel.
Premio Nobel de Física
Los Dres. Hopfield y Hinton recibieron el premio Nobel de Física por los descubrimientos que han ayudado a que las computadoras aprendan en la manera que lo hace el cerebro humano, proveyendo así los pilares para los desarrollos en Inteligencia Artificial. Con habilidad para encontrarle sentido a inmensas cantidades de data, las redes neuronales artificiales tienen un rol importante en la investigación científica, incluyendo la física, donde se les utiliza para diseñar nuevos materiales, analizar la inmensa cantidad de data proveniente de los aceleradores de partículas y a ayudar a estudiar el universo.
John Hopfield, profesor emeritus de Princeton, comenzó su carrera en Bell Laboratories en 1.958 y es el tercer laureado de mayor edad en ganar un Nobel. En los años ’80, su trabajo se enfocó en la forma en la cual los procesos del cerebro pueden informar a las máquinas como se guardan y reproducen patrones. En 1.981 desarrolló un modelo de redes neuronales conocido como la Red Hopfield, para describir como el cerebro usa las memorias cuando es alimentado con información parcial. Ello es similar a la forma en la cual el cerebro recuerda una palabra que se tiene en la punta de la lengua y se denomina memoria asociativa. Al describir los nodos y las conexiones de la red, el Dr. Hopfield demostró que su comportamiento se asemejaba a la física que explica como los giros de átomos cercanos afectan el uno al otro. Por cierto, nunca anticipó que su trabajo con redes neuronales sería eventualmente útil en aprendizaje automático.
Geoffrey Hinton, nacido cerca de Londrés, ha vivido y trabajado principalmente en Estados Unidos y Canadá los últimos 50 años y es profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Toronto. Sus investigaciones en redes neuronales comenzaron en sus estudios de post-grado en Edimburgo. El Dr. Hinton y dos de sus estudiantes de post-grado dieron el avance innovador definitivo de las redes neuronales en 2012 y él fue a trabajar con Google. Más recientemente compartió el Premio Turing con los profesores Lecun y Bengio.
Premio Nobel de Química
Demis Hassabis, el CEO del principal laboratorio principal de IA de Google y conjuntamente con uno de los científicos del laboratorio, son dos del trio de investigadores que recibieron el premio Nobel de Química por sus esfuerzos para entender mejor el cuerpo humano y combatir las enfermedades a través de IA. Los principales investigadores, como el Dr. Hassabis, frecuentemente describen a IA como un medio para curar enfermedades, para luchar contra el cambio climático y para resolver otros misterios científicos que han inquietado la mente de los investigadores.
Hassabis, fue un niño prodigio de ajedrez a los 4 años de edad, estudió en Cambridge, fue programador de video juegos e hizo varios emprendimientos exitosos en este campo. Completó un Ph.D. en neurociencia cognitiva y publicó múltiples papers. En 2010 fue cofundador de DeepMind, un emprendimiento de aprendizaje de máquina, el cual vendió a Google por US$500 millones y se unió a Google. Allí resolvieron un problema de plegamiento de proteínas en el cuál se venía trabajando por más de 50 años. En Deepmind se creó una tecnología denominada Alphafold que puede de una manera rápida y confiable predecir la forma física de las proteínas – los mecanismos microscópicos que impulsan el comportamiento del cuerpo humano y el de todos los seres vivientes. Al identificar las estructuras de las proteínas, los científicos pueden desarrollar mucho más rápidamente medicinas y vacunas y enfrentar otros problemas científicos.
Los riesgos de IA
Estos tres ganadores de Premios Nobel coinciden en preocuparse por los potenciales riesgos que IA puede representar para la humanidad. El Dr. Hopfield comparó los avances en IA con la división del átomo, que llevó tanto a las bombas mortales como a la energía abundante.
El Dr. Hinton compara IA a la Revolución Industrial, donde en lugar de exceder la fuerza física de la gente, aquí se excedería la habilidad intelectual. Le preocupa la falta de experiencia que se tiene con cosas más inteligentes que nosotros. El Dr. Hinton renunció a su alto puesto como investigador en Google el año pasado, en parte para poder discutir libremente sus preocupaciones que las tecnologías de IA pudieran terminar dañando a la humanidad. Le inquieta el aprendizaje de máquina, ya que tendrá una enorme influencia sobre la sociedad. La tecnología avanzada traerá mucho mejor cuidado de la salud y mejoras en productividad. Pero también existe la preocupación relacionada con las malas consecuencias, especialmente la amenaza que estas cosas terminen fuera de control.
Al Dr. Hassabis le preocupa que IA puede causar problemas mayores e incluso amenazar a la humanidad, si no se le controla con cuidado. Pero él piensa que quedándose dentro de Google es la mejor manera de asegurar que IA no cause problemas. Opina que “Como todo un campo, debemos proceder con optimismo cauteloso y conversar con la sociedad más amplia sobre los riesgos, para así mitigarlos, y debemos buscar la manera de poder aprovechar la increíble habilidad de IA para acelerar el avance científico”.
Se hace referencia a Nobel Physics Prize Awarded for Pioneering A.I. Research by 2 Scientists y Google Triumphs on the Nobel Stage as Tough Antitrust Fight Looms. También aparece en mi Portal https://tinyurl.com/4a8xeezy. La imagen es cortesía de Bing Image Creator.