Cuando los científicos sean robots

La inteligencia artificial está avanzando a pasos tan rápidos que ya son muchos los expertos que se plantean que las próximas innovaciones y descubrimientos lleguen de la mano de máquinas y no de humanos.

Probablemente todo comenzó casi una década atrás. En aquel entonces, dos expertos de la Universidad de Cornell, Michael Schmidt y Hod Lipson, comenzaron a percatarse de la cantidad de datos que los ordenadores manejaban gracias a los primeros sensores, los teléfonos móviles y la conectividad. Eso les llevó a creer que era posible crear un programa informático capaz de extraer un significado de toda la información disponible. El programa, llamado «Eureqa» en honor a Arquímedes, logró deducir la segunda ley del movimiento de Newton en apenas unas horas, algo que al padre de la gravedad le tomó años. Pero eso no es todo. «Eureqa», un programa de descarga gratuita, permitió que Gurol Suel, de la Universidad de Texas, descubriera patrones en el comportamiento de una bacteria, pero eran de una complejidad tal que Suel no los entendía. Y le pidió a Eureqa que se los explicara. Y el programa lo hizo.

Desde ese momento, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el norte de muchos científicos e innovadores. En una reciente entrevista Laura Haas, directora del Laboratorio de Investigación y Descubrimientos de IBM, aseguró que «la cantidad de información que la comunidad científica genera se duplica cada nueve años. Un 90% de toda esa información se ha creado en los últimos dos años. A diario se crean 2,5 exabytes de información (lo que equivale a la mitad de todas las palabras pronunciadas por la humanidad en su historia). Y en este sentido las máquinas tienen una clara ventaja frente a los humanos a la hora de procesar toda esta información».

Pero lógicamente muchos señalan que las máquinas serán muy buenas en cuanto a tareas rutinarias, podrán hallar parámetros y coincidencias en miles de páginas en muy poco tiempo, pero carecen de habilidades humanas como la intuición, la creatividad o la imaginación. O al menos carecían de ellas. Los ejemplos ya comienzan a asustar o al menos a disparar alarmas. Uno de los departamentos de investigación de Google, conocido como Google Brain ha creado un sistema de IA que, por sí mismo, ha desarrollado un software capaz de medir cuán correcto es un programa informático a la hora de procesar el lenguaje. El resultado obtenido fue mejor que los programas creados por humanos. En pocas palabras, la IA comienza a no necesitarnos para reproducirse. Como si Pinocho fuera capaz de crear sus propios muñecos. En este sentido, Depp Dream, un programa de análisis de imagen de Google, es capaz de «encontrar» figuras de animales en las nubes. Una función onírica o fantástica que recuerda a la novela de Philip K. Dick «¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?».

Otra prueba de la «creatividad» o al menos la intuición de las máquinas es el programa Watson de IBM. Poco tiempo atrás, el microbiólogo Olivier Lichtarge solicitó ayuda a los responsables de este software para resolver un problema. Necesitaba encontrar información sobre unas moléculas específicas (quinasas) relacionadas al gen p53, conocido también como ángel de la muerte, ya que en un 50% de los casos de cáncer este gen no funciona correctamente. Lichtarge había descubierto que las quinasas desempeñan un papel fundamental en el funcionamiento del gen p53, pero existían más de 70.000 artículos científicos que hablaban de este gen y cada año aparecen unos 5.000 nuevos. Era imposible leer todo eso para encontrar las mejores moléculas para tratar al gen defectuoso. Watson repasó toda la literatura desde 2004 y encontró nueve candidatos posibles. Siete de ellos eran conocidos, pero los otros dos jamás se habían mencionado en la literatura. Watson usó su intuición para proponerlos. Un año después, los expertos están trabajando con tratamientos con estas dos moléculas.

Una vez que programas como Eureqa, Watson o los desarrollados por Google Brain no sólo estén conectados a la red, sino también puedan cooperar entre ellos para sacar mayor partido a la información, serán capaces de establecer relaciones entre diferentes sistemas, del financiero al genético, del biológico a la arquitectura, para innovar en modos que aún no se nos han ocurrido a nosotros. En este sentido, Maurizio Porfiri, de la Universidad de Nueva York, es un ejemplo de lo que se puede conseguir: utilizando un programa de inteligencia artificial inicialmente aplicado al estudio financiero, logró crear un modelo de comportamiento del pez cebra en tres dimensiones...Básicamente, lo que hizo fue dar un paso de gigantes para que la experimentación con animales ya no sea necesaria.

Mientras esto ocurría, ingenieros de la Universidad Brown se sirvieron de este tipo de software para que hallara en la literatura científica propiedades que se pudieran aplicar a la construcción. Y, entre las menos esperadas, el sistema IA les sugirió las esponjas marinas.

En su discurso de despedida, Obama aseguró que «la próxima ola de transformaciones económicas no vendrá de ultramar. Vendrá del ritmo implacable de la automatización que hace que muchos trabajos buenos y de clase media sean obsoletos». Las máquinas ya están aprendiendo a establecer relaciones sin necesidad de estar programadas para ello, comienzan a evolucionar lo suficiente como para crear nuevos sistemas. Esto no sólo afectará a la ciencia en cuanto a que en breve habrá numerosos trabajos científicos firmados por IA.