¿Y si la Inteligencia Artificial nos ayuda a investigar?
¿Y si la Inteligencia Artificial nos ayuda a investigar?
Más allá de los titulares catastrofistas sobre la destrucción de la humanidad y la eliminación de puestos de trabajo, la IA está abriéndonos camino en una de las líneas que considero más prometedoras: la investigación.
OpenAI está en las cabeceras de los medios, pero el laboratorio de investigación de Google, Google DeepMind, está especializado en hacer avanzar la Ciencia, con mayúsculas. Hace años lanzó #AlphaFold, sorprendiendo a los biólogos con un algoritmo que predecía el plegado de proteínas, y que suponía un avance de décadas en ciencias de la salud.
Siguieron con sus #AlphaTensor, encontrando la forma de acelerar la multiplicación de matrices, que igual no te parece importante, pero es la base de un cálculo que se usa en la mayor parte de lo que haces con un ordenador, batiendo un récord con que los matemáticos llevaban pegándose 50 años. Después, #AlphaDev, encontró la forma de acelerar algoritmos que también se utilizan billones de veces al día.
Y todo esto lo consiguieron jugando! resolviendo los problemas matemáticos como si fueran rompecabezas de go o ajedrez (si no lo has visto, mírate el documental sobre AlphaGo en YouTube)
El problema es que cada modelo resolvía un problema concreto, pero ahora han cambiado el paradigma. A diferencia de los modelos que hemos comentado, han creado otro que utiliza un enfoque más amplio. se llama #FunSearch, y el Fun no es por la diversión, si no por las Funciones matemáticas.
FunSearch utiliza un #LLM (modelo de lenguaje grande) para descubrir una solución a la Cap set conjecture, un desafío relacionado con la disposición de puntos en un papel gráfico, que no nos suena si no somos matemáticos pero es algo que no se había logrado anteriormente.
Este avance muestra que los modelos de lenguaje pueden generar información nueva y verificable. FunSearch combina un modelo de lenguaje, afinado con otras piezas de código, con sistemas que rechazan respuestas incorrectas o sin sentido. Después de millones de sugerencias y repeticiones, FunSearch logró una solución correcta y desconocida para el problema. Este modelo también se ha probado con otros problemas teóricos similares, encontrando soluciones más rápidas que las que hemos encontrado los humanos.
Esto no nos sustituye, había un montón de soluciones sin sentido y han sido las personas con su conocimiento las que han filtrado la solución correcta, pero nos da una línea de pensamiento que hasta ahora no teníamos. Una forma diferente de abordar problemas distinta a las aproximaciones que hacemos los seres de carne y hueso.
¿Cómo afectará esto y, sobre todo, lo que está por venir, a la ciencia y al bienestar de la humanidad? Pues no lo sé, pero tengo mucha confianza en lo que los nuevos modelos de algoritmos puede hacer por nosotros.
Mi reflexión es la de siempre, las herramientas no son ni buenas ni malas, lo es el uso que hacemos de ellas.
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