El auge de la inteligencia artificial y su impacto en la ciencia

Horas después de que el pionero de la inteligencia artificial Geoffrey Hinton ganara un Premio Nobel en física, condujo un coche alquilado a las oficinas de Google en California para celebrar. Aunque Hinton ya no trabaja en Google y tampoco realizó su investigación pionera en la empresa, su fiesta improvisada refleja el momento de la IA como un gran éxito comercial que también ha alcanzado el reconocimiento científico más alto.

Ese fue el martes. Luego, temprano el miércoles, dos empleados de la división de IA de Google ganaron un Premio Nobel en química por usar IA para predecir y diseñar proteínas novedosas. "Esto es realmente un testimonio del poder de la informática y la inteligencia artificial", dijo Jeanette Wing, profesora de informática en la Universidad de Columbia.

Cuando se le preguntó sobre los históricos premios científicos consecutivos por trabajos de IA, Hinton respondió en un correo electrónico: "Las redes neuronales son el futuro".

No siempre pareció que los investigadores que experimentaron hace décadas con nodos computacionales interconectados, inspirados en neuronas del cerebro humano, obtendrían este tipo de reconocimiento. Hinton comparte el Nobel de física de este año con otro científico, John Hopfield, por ayudar a desarrollar los bloques de construcción del aprendizaje automático.

Hinton señaló que los avances en redes neuronales surgieron de "investigaciones básicas impulsadas por la curiosidad", más que de invertir dinero en problemas aplicados. "Dejar que los científicos sigan su curiosidad para intentar entender las cosas" fue la clave.

Este tipo de trabajo comenzó mucho antes de que existiera Google, pero una industria tecnológica próspera ha facilitado que los científicos de IA persigan sus ideas, aunque también les ha planteado nuevas preguntas éticas sobre el impacto social de su trabajo. Una razón por la que la actual ola de investigación en IA está tan vinculada a la industria tecnológica es que solo unas pocas empresas tienen los recursos para construir los sistemas de IA más potentes.

"Estos descubrimientos y esta capacidad no podrían suceder sin una enorme potencia computacional y grandes cantidades de datos digitales", añadió Wing. "Hay muy pocas empresas, empresas tecnológicas, que tengan ese tipo de capacidad computacional. Google es una de ellas. Microsoft es otra."

El Premio Nobel de química otorgado el miércoles fue para Demis Hassabis y John Jumper de DeepMind, un laboratorio de Google en Londres, junto con el investigador David Baker de la Universidad de Washington, por su trabajo que podría ayudar a descubrir nuevos medicamentos.

Hassabis, CEO y cofundador de DeepMind, manifestó en una entrevista que su sueño era modelar su laboratorio de investigación sobre la "increíble y legendaria historia" de Bell Labs, que inició en 1925 y que fue el lugar de trabajo de varios científicos galardonados con el Nobel.

"Quería recrear un laboratorio industrial moderno que hiciera investigaciones de vanguardia", dijo Hassabis. "Pero, por supuesto, eso necesita mucha paciencia y mucho apoyo. Hemos tenido eso de Google y ha sido increíble."

Hinton se unió a Google al final de su carrera y renunció el año pasado para poder hablar más libremente sobre sus preocupaciones sobre los peligros de la IA, especialmente sobre lo que sucede si los humanos pierden el control de las máquinas que se vuelven más inteligentes que nosotros. Sin embargo, no critica abiertamente a su antiguo empleador.

Hinton, de 76 años, reveló que estaba hospedado en un hotel económico en Palo Alto, California, cuando la comisión Nobel lo despertó con una llamada telefónica el martes por la mañana, lo que le llevó a cancelar una cita médica programada para más tarde. Para cuando el científico llegó al campus de Google, parecía "bastante animado y no muy cansado" mientras los colegas abrían botellas de champán en la celebración.

"Obviamente, hay grandes empresas que intentan capitalizar todo el éxito comercial y eso es emocionante", comentó Richard Zemel, un exestudiante doctoral de Hinton. "Pero lo que es más importante para Hinton y sus colegas cercanos ha sido lo que significa este reconocimiento Nobel para la investigación fundamental que han avanzado durante décadas."

Entre los asistentes estaban ejecutivos de Google y otro exalumno de Hinton, Ilya Sutskever, cofundador y excientífico jefe de OpenAI. Sutskever ayudó a liderar un grupo de miembros de la junta que destituyó brevemente al CEO de OpenAI, Sam Altman, el año pasado, en un tumulto que simboliza los conflictos de la industria.

Una hora antes de la fiesta, Hinton aprovechó el momento de su Nobel para criticar a OpenAI durante un discurso en una conferencia virtual organizada por la Universidad de Toronto, donde agradeció a sus antiguos mentores y estudiantes. "Estoy particularmente orgulloso del hecho de que uno de mis estudiantes despidió a Sam Altman", comentó Hinton.

Cuando se le pidió que profundizara, Hinton mencionó que OpenAI comenzó con el objetivo principal de desarrollar una inteligencia artificial general mejor que la humana y garantizar que fuera segura. "Y con el tiempo, resultó que Sam Altman se preocupaba mucho menos por la seguridad que por las ganancias. Y creo que eso es desafortunado", dijo Hinton.

En respuesta, OpenAI afirmó estar "orgulloso de ofrecer los sistemas de IA más capaces y seguros" y que "sirven de forma segura a cientos de millones de personas cada semana".

Es probable que los conflictos persistan en un campo donde construir incluso un sistema de IA relativamente modesto requiere recursos "muy superiores a los de una universidad de investigación típica", comentó Michael Kearns, profesor de informática en la Universidad de Pensilvania. Sin embargo, Kearns, que forma parte del comité que elige a los ganadores del premio más importante en informática, el Premio Turing, destacó que esta semana marca una "gran victoria para la investigación interdisciplinaria" que se ha desarrollado durante décadas.

Hinton es solo la segunda persona en ganar tanto el Nobel como el Turing. La primera fue el politólogo Herbert Simon, que comenzó a trabajar en la "simulación computacional de la cognición humana" en los años 50 y ganó el Premio Nobel de economía en 1978 por su estudio sobre la toma de decisiones organizativas.

Wing, quien conoció a Simon al inicio de su carrera, afirmó que los científicos aún están solo al principio de encontrar formas de aplicar las capacidades más poderosas de la computación a otros campos. "Estamos solo al principio en términos de descubrimiento científico utilizando IA", dijo.

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