El rápido desarrollo de la tecnología de IA nos ha permitido ver las infinitas posibilidades de la tecnología. Pero, ¿alguna vez pensaste que la IA algún día ganaría el Premio Nobel? El Premio Nobel de Química y Física 2024 se otorgará a varios científicos destacados gracias a la contribución de la IA. Esto también ha hecho que mucha gente empiece a pensar: ¿algún día la IA sustituirá a los científicos?
La IA gana el Premio Nobel: AlphaFold lidera la revolución biotecnológica Primero, echemos un vistazo al equipo de Google DeepMind que acaba de ganar el Premio Nobel de Química 2024. Damis Hassabis y John Jope utilizaron su modelo AlphaFold2 para predecir las estructuras de más de 200 millones de proteínas con más del 90% de precisión. Este no es un simple juego de números, pero ha provocado cambios trascendentales en las ciencias de la vida.
Quizás no sepas que el estudio de la estructura de las proteínas siempre ha sido un problema importante en el campo de la biología. En el pasado, a los científicos les llevaría años o incluso décadas descifrar la estructura de una proteína. AlphaFold sólo tarda unos segundos en completarse. Desde este punto de vista, realmente se espera que el Premio Nobel sea otorgado a AlphaFold.
El premio de física también favorece a la IA: las bases de las redes neuronales las puso la misma persona El Premio Nobel de Física 2024 también fue concedido a dos pioneros en el campo de la IA: el profesor John Hopfield de la Universidad de Princeton en Estados Unidos y el catedrático de IA. Profesor Jeffrey Hinton de la Universidad de Toronto. ¿Por qué su investigación es relevante para la física? Porque sus descubrimientos revolucionarios en redes neuronales artificiales promovieron directamente la evolución de la IA.
Las redes neuronales artificiales se han convertido en la tecnología central de la IA actual y su inspiración en realidad proviene de las conexiones entre las neuronas del cerebro humano. La investigación de Hopfield y Hinton sentó las bases para el aprendizaje profundo. Los asistentes de voz, la conducción autónoma y las tecnologías de reconocimiento de imágenes que utilizamos habitualmente hoy en día dependen de estos modelos de redes neuronales.
Matt Strassler, físico teórico de la Universidad de Harvard, dijo que el trabajo de Hopfield y Hinton es una investigación interdisciplinaria que combina física, matemáticas, informática y neurociencia, lo que también ilustra la relación entre la IA y estas conexiones profundas en disciplinas fundamentales.
¿Puede la IA reemplazar a los científicos? ¡No tan rápido! Al ver esto, uno podría preguntarse: si la IA es tan poderosa, ¿reemplazará a los científicos en el futuro? De hecho, la respuesta no es tan sencilla. El profesor Dou Dejing, científico jefe de Nortel Digital Intelligence, dijo que la IA tiene un enorme potencial en muchos campos, especialmente modelos como AlphaFold, que han cambiado la forma en que se investigan las ciencias biológicas.
Sin embargo, también señaló que la contribución de la IA a la física no es lo suficientemente obvia. Aunque la IA puede ayudarnos a procesar enormes cantidades de datos, por ejemplo, la tecnología de visión por computadora se utilizó en el cálculo y procesamiento de la primera fotografía de un agujero negro de la humanidad en 2017, pero su papel en la promoción del descubrimiento de principios básicos de la física no es lo suficientemente destacado. En otras palabras, la IA tiene más que ver con ayudar a los científicos que con reemplazarlos por completo.
¿Burbuja de IA? ¿Qué tan lejos quedan las aplicaciones prácticas? A pesar del impresionante desempeño de la IA en la comunidad científica, muchas personas todavía tienen dudas sobre el futuro de la industria de la IA. ¿Será la IA sólo una ráfaga de viento, un destello en el sartén? De hecho, el informe sobre el ciclo tecnológico de Gartner ya ha recordado que la IA ha superado el pico de las expectativas excesivas y entrará en el punto más bajo de la desilusión en el futuro. En pocas palabras, muchos proyectos de IA pueden fracasar debido a los altos costos, la mala calidad de los datos y otras razones.
Por ejemplo, el costo de implementar un proyecto de IA generativa llega a varios millones de dólares, y se requiere una inversión continua cada año, que oscila entre unos pocos miles y decenas de miles de dólares en presupuesto. Esto es realmente insostenible para muchas empresas. El profesor Dou Dejing de Nortel Digital Intelligence también señaló que el actual modelo de ganancias de la IA aún no está claro. Muchos proyectos modelo a gran escala requieren una enorme inversión en hardware y el ciclo de recuperación es muy largo.
Sin embargo, lo que vale la pena esperar es que la IA esté acelerando su aplicación. ChatGPT de OpenAI, las herramientas de inteligencia artificial de Google, el asistente de inteligencia artificial de Microsoft, etc. ya han producido algunos resultados comerciales preliminares en la industria. El profesor Dou dijo que a medida que la tecnología de inteligencia artificial madure en el futuro, puede haber un modelo de negocio similar a los motores de búsqueda que dependan de la publicidad para monetizar, pero aún no ha surgido por completo.
El enorme potencial de la IA en el futuro: no sólo se sigue explorando el valor comercial de la IA como herramienta, sino que no se puede subestimar su potencial en el campo científico. Alex Zhavoronkov, fundador de Insilicon Intelligence, dijo que la IA no sólo cambia la velocidad de la investigación científica, sino que también brinda a las pequeñas empresas la oportunidad de competir con las grandes. Por ejemplo, Insilico utilizó IA para nominar 19 candidatos a fármacos preclínicos y avanzó con éxito nueve proyectos a la etapa clínica. Estos resultados son difíciles de lograr incluso para las grandes empresas farmacéuticas.
En el futuro, la IA se integrará con más industrias, desde la medicina hasta el sector inmobiliario y la fabricación industrial, los escenarios de aplicación de la IA son casi infinitos. Alex cree que el éxito de la IA no reside sólo en la tecnología en sí, sino también en el talento y las capacidades de innovación. Especialmente en China, la IA se está desarrollando a un ritmo alarmante y se espera que lidere la próxima ola de productividad global.
La cooperación entre la IA y los científicos acaba de comenzar. Aunque la IA ha logrado avances significativos en algunos campos, todavía es demasiado pronto para decir que reemplazará completamente a los científicos en el corto plazo. Lo que deberíamos ver más es que la cooperación entre la IA y los científicos traerá descubrimientos e invenciones más sorprendentes. En el futuro, la IA se convertirá en la herramienta más poderosa en manos de los científicos, lo que nos permitirá descubrir los secretos del universo más rápidamente y promover un rápido desarrollo en diversos campos.