Este año, los prestigiosos Premios Nobel en las categorías de Ciencias Naturales sorprendieron al mundo al incluir trabajos en el campo de la inteligencia artificial (IA). Durante años, se pensó que los avances en IA no serían reconocidos en esta premiación, ya que no hay una categoría específica para la «información» o la tecnología de la información. Sin embargo, las contribuciones innovadoras de tres investigadores vinculados a Google han logrado romper esa creencia y cambiar la percepción en la comunidad científica.
El Premio Nobel de Física de este año fue concedido a John Hopfield, profesor emérito de la Universidad de Princeton, y Geoffrey Hinton, profesor emérito de la Universidad de Toronto. Ambos revolucionaron el mundo de la IA al desarrollar la red neuronal artificial, una estructura inspirada en el funcionamiento del cerebro humano que se convirtió en la base del aprendizaje automático.
El modelo de redes neuronales propuesto por Hopfield y Hinton permite que las máquinas «aprendan» de los datos, permitiendo tareas como el reconocimiento de imágenes y la generación de texto por sistemas como ChatGPT. Hinton, en particular, destacó en una rueda de prensa que su trabajo representa un cambio tan grande como la Revolución Industrial, ya que la IA ha transformado industrias enteras y está modificando el día a día de las personas.
La clave del reconocimiento fue la capacidad de sus modelos para simular el comportamiento de las neuronas mediante conceptos físicos como el «spin» (giro) de los electrones, algo que fue revolucionario en su momento.
IA Y LA ESTRUCTURA DE LAS PROTEíNAS
El Premio Nobel de Química fue otorgado a David Baker, de la Universidad de Washington, y a Demis Hassabis y John Jumper, de DeepMind (una subsidiaria de Google). Estos investigadores desarrollaron «AlphaFold», una IA capaz de predecir la estructura tridimensional de las proteínas a partir de secuencias de aminoácidos.
Esta herramienta ha tenido un impacto trascendental en la biología y la medicina, ya que ha acelerado enormemente la investigación en áreas como el diseño de nuevos medicamentos. Las proteínas, que son las responsables de prácticamente todas las funciones biológicas, pueden adoptar formas increíblemente complejas, y predecir estas formas era un desafío para los científicos. Con AlphaFold, se ha resuelto uno de los problemas más complejos de la biología molecular, permitiendo a los investigadores desentrañar el comportamiento de las proteínas con mayor precisión.
A pesar de su éxito, algunos científicos cuestionan la decisión de DeepMind de limitar el acceso a la versión más avanzada de AlphaFold, señalando que debería ser de acceso público dada su dependencia de datos científicos acumulados por la comunidad mundial.
No solo los premiados de este año han influido en la IA. Japón también ha sido pionero en este campo. El diario Mainichi destacó a investigadores como Shun’ichi Amari, del Instituto RIKEN, y Kunihiko Fukushima, de la Universidad de Telecomunicaciones de Japón, quienes sentaron las bases para los avances actuales en redes neuronales y aprendizaje profundo.
Fukushima, por ejemplo, desarrolló en 1979 el «neocognitrón», una de las primeras versiones de lo que hoy conocemos como redes neuronales profundas, que es clave en la capacidad de los sistemas modernos de IA para identificar y clasificar imágenes. (RI/NI/IP/)
