<\/p>\n
Los Premios Nobel<\/a> en f\u00edsica<\/a> y qu\u00edmica<\/a> de 2024 nos han permitido asomarnos al futuro de la ciencia. La inteligencia artificial (IA) ha sido fundamental para los descubrimientos galardonados con ambos premios. Lo que lleva a preguntarse qu\u00e9 pensar\u00eda Alfred Nobel<\/a>,<\/strong> el fundador de los premios, de todo esto. <\/p>\n<\/p>\n Veremos con toda seguridad muchas m\u00e1s medallas Nobel entregadas a investigadores que utilizaron herramientas de inteligencia artificial. Mientras esto sucede, podemos encontrar que los m\u00e9todos cient\u00edficos galardonados por el comit\u00e9 del Nobel se apartan de categor\u00edas sencillas como "f\u00edsica"<\/a>, "qu\u00edmica"<\/a> y \u201cfisiolog\u00eda o medicina\u201d<\/a>. <\/p>\n Tambi\u00e9n podemos ver que los antecedentes cient\u00edficos de los galardonados mantienen una conexi\u00f3n m\u00e1s vaga con estas categor\u00edas. El premio de f\u00edsica de este a\u00f1o recay\u00f3 en el estadounidense John Hopfield,<\/strong> de la Universidad de Princeton y el brit\u00e1nico Geoffrey Hinton,<\/strong> de la Universidad de Toronto. Si bien Hopfield es f\u00edsico, Hinton estudi\u00f3 psicolog\u00eda experimental antes de gravitar hacia la IA. <\/p>\n El premio de qu\u00edmica lo compartieron el bioqu\u00edmico David Baker,<\/strong> de la Universidad de Washington, y los inform\u00e1ticos Demis Hassabis y John Jumper,<\/strong> ambos de Google DeepMind <\/strong>en el Reino Unido. <\/p>\n Existe una estrecha conexi\u00f3n entre los avances basados \u200b\u200ben la IA premiados en las categor\u00edas de f\u00edsica y qu\u00edmica. Hinton ayud\u00f3 a desarrollar un m\u00e9todo<\/a> utilizado por DeepMind para hacer predecir la forma de las prote\u00ednas.<\/a><\/strong> <\/p>\n Los galardonados en f\u00edsica, en particular Hinton, sentaron las bases del poderoso campo conocido como aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>.<\/strong> Este es un subconjunto de la IA que se ocupa de algoritmos, conjuntos de reglas para realizar tareas computacionales espec\u00edficas. <\/p>\n El trabajo de Hopfield no se utiliza particularmente en la actualidad, pero el algoritmo de retropropagaci\u00f3n<\/strong> (coinventado por Hinton) ha tenido un tremendo impacto<\/a> sobre muchas ciencias y tecnolog\u00edas diferentes.<\/strong> Se trata de redes neuronales, un modelo de inform\u00e1tica que imita la estructura y funci\u00f3n del cerebro humano para procesar datos. La retropropagaci\u00f3n permite a los cient\u00edficos entrenar enormes redes neuronales. Si bien el comit\u00e9 del Nobel hizo todo lo posible para conectar este influyente algoritmo con la f\u00edsica, es justo decir que el v\u00ednculo no es directo. <\/p>\n<\/p>\n Entrenar un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico implica exponerlo a grandes cantidades de datos, a menudo de Internet. El avance de Hinton finalmente permiti\u00f3 el entrenamiento de sistemas como GPT<\/a> (la tecnolog\u00eda detr\u00e1s de ChatGPT) y los algoritmos de IA AlfaGo<\/a> y AlfaFold<\/a>, <\/strong>desarrollado por Google DeepMind. Por tanto, el impacto de la retropropagaci\u00f3n ha sido enorme. <\/p>\n AlphaFold 2 de<\/strong> DeepMind resolvi\u00f3 un problema de hace 50 a\u00f1os<\/a>:<\/strong> predecir las estructuras complejas de las prote\u00ednas a partir de sus componentes moleculares, los amino\u00e1cidos. <\/p>\n Cada dos a\u00f1os, desde 1994, los cient\u00edficos organizan un concurso para encontrar la mejor manera de predecir las estructuras y formas de las prote\u00ednas a partir de las secuencias de sus amino\u00e1cidos. El concurso se llama Evaluaci\u00f3n cr\u00edtica de predicci\u00f3n de estructuras (CASP)<\/a>. <\/p>\n<\/p>\n En los \u00faltimos concursos, los ganadores de CASP han utilizado alguna versi\u00f3n de AlphaFold de DeepMind. Por lo tanto, se puede trazar una l\u00ednea directa entre la retropropagaci\u00f3n de Hinton y el avance AlphaFold 2 de Google DeepMind. <\/p>\n David Baker utiliz\u00f3 un programa inform\u00e1tico llamado Rosetta para lograr la dif\u00edcil haza\u00f1a de construir nuevos tipos de prote\u00ednas<\/a>. Tanto el enfoque de Baker como el de DeepMind tienen un enorme potencial para aplicaciones futuras.<\/strong> <\/p>\n Atribuir cr\u00e9dito siempre ha sido un aspecto controvertido de los Premios Nobel. Solo un m\u00e1ximo de tres investigadores pueden compartir un Nobel. Pero los grandes avances cient\u00edficos son colaborativos. Los art\u00edculos cient\u00edficos pueden tener 10, 20, 30 autores o m\u00e1s<\/strong>. M\u00e1s de un equipo podr\u00eda contribuir a los descubrimientos galardonados por el comit\u00e9 del Nobel. <\/p>\n<\/p>\n Este a\u00f1o es posible que tengamos m\u00e1s debates sobre la atribuci\u00f3n de la investigaci\u00f3n sobre el algoritmo de retropropagaci\u00f3n, que ha sido reivindicada por varios investigadores, as\u00ed como sobre la atribuci\u00f3n general de un descubrimiento a un campo como la f\u00edsica. <\/p>\n Ahora tenemos una nueva dimensi\u00f3n del problema de la atribuci\u00f3n. Cada vez es menos claro si siempre seremos capaces de distinguir entre las contribuciones de los cient\u00edficos humanos y las de sus colaboradores artificiales:<\/strong> las herramientas de inteligencia artificial que ya est\u00e1n ayudando a ampliar los l\u00edmites de nuestro conocimiento. <\/p>\n<\/p>\n En el futuro, \u00bfpodremos ver a las m\u00e1quinas ocupar el lugar de los cient\u00edficos y a los humanos desempe\u00f1ar un papel de apoyo? Si es as\u00ed, tal vez la herramienta de inteligencia artificial obtenga el principal Premio Nobel <\/strong>y los humanos necesiten su propia categor\u00eda. <\/p>\n<\/p><\/div>\n Los Premios Nobel<\/a> en f\u00edsica<\/a> y qu\u00edmica<\/a> de 2024 nos han permitido asomarnos al futuro de la ciencia. La inteligencia artificial (IA) ha sido fundamental para los descubrimientos galardonados con ambos premios. Lo que lleva a preguntarse qu\u00e9 pensar\u00eda Alfred Nobel<\/a>,<\/strong> el fundador de los premios, de todo esto. <\/p>\n<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n \nFuente: https:\/\/ift.tt\/f8TlRNt Los Premios Nobel en f\u00edsica y qu\u00edmica de 2024 nos han permitido asomarnos al futuro de la ciencia. La inteligencia artificial (IA) ha sido fundamental para los descubrimientos galardonados con ambos premios. Lo que lleva a preguntarse qu\u00e9 pensar\u00eda Alfred Nobel, el fundador de los premios, de todo esto. 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\nPublicado: October 11, 2024 at 05:37AM<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"