¿Ciencia sin científicos?

La IA está transformando los procedimientos de la ciencia. Por centurias, el ser humano ha analizado sucesos de la naturaleza, derivando normas que luego valida a través de pruebas empíricas. Newton contempló el descenso de una fruta y teorizó sobre una potencia que la jalaba hacia el núcleo terrestre. Planteó que dicha energía estaba vinculada al peso de los objetos, estableciendo un principio (el de la gravedad) confirmado por mediciones sucesivas: cada elemento desciende siguiendo esa norma, sintetizada en una fórmula aritmética sencilla. Esa idéntica relación matemática justifica el recorrido lunar o el desplazamiento galáctico. Basándonos en los postulados hallados, logramos anticipar eventos de índole natural, social o financiera. No obstante, la IA logra omitir esa etapa: al examinar conjuntos de información, detecta la estructura interna y efectúa pronósticos sin requerir la formulación de las reglas que gobiernan los hechos. Si la IA genera una grabación de una roca impactando en un estanque y recrea las ondas hídricas con gran fidelidad, no emplea cálculos físicos para determinar el desplazamiento. Únicamente reproduce un comportamiento asimilado mediante aprendizaje (tras visualizar millares de secuencias anteriores), un “modelo del mundo”. La IA vaticina sucesos intrincados sin manifestar las ecuaciones que los controlan.

Por este motivo, el sector farmacéutico disminuye drásticamente los periodos de creación de medicinas. Hace cien años, el hallazgo de un antibiótico como la penicilina transformó la práctica médica. Actualmente, la IA anticipa de inmediato qué antibióticos inéditos funcionarán para eliminar bacterias mutantes. AlphaFold, una herramienta creada por DeepMind (el departamento de IA de Google), estima la configuración en tres dimensiones de las proteínas basándose en su código genético, un enigma fundamental de la biología que permaneció irresuelto por más de 50 años. Aunque se ignore el mecanismo interno que justifica este proceso, la IA convierte un obstáculo técnico (pausado, costoso y difícil) en una tarea informática, agilizando enormemente los estudios médicos y la creación de fármacos. AlphaFold ha brindado acceso abierto a las formas de cientos de millones de proteínas, gran parte de las cuales eran ignoradas previamente. Si descifrar la anatomía proteica (vital para establecer su utilidad) exigía años de I+D en laboratorios (similar a realizar un doctorado), ahora es posible calcularla en instantes mediante un PC. Esta evolución sustancial en los métodos de la química y la biología molecular resultó clave para el Nobel de Química 2024, otorgado a especialistas en computación de Google.

Asimismo, es posible solicitar a la IA apoyo para hallar los principios invisibles detrás de diversos sucesos mediante la ejecución de estudios básicos. AlphaProof, una herramienta distinta de DeepMind, asiste a los expertos en matemáticas en la búsqueda de algoritmos inéditos y respuestas a enigmas pendientes. Por centurias, el progreso de las matemáticas ha dependido de la labor constante de multitud de científicos y de ciertos talentos excepcionales que logran avances cruciales (Gauss, Hilbert, Gödel…). En la actualidad, diversos modelos de IA logran el estatus de presea dorada en las Olimpiadas Internacionales de Matemáticas, el certamen mundial de mayor renombre para talentos jóvenes, en el cual se enfrentan a desafíos sumamente difíciles de álgebra, geometría o teoría de números. Sus propuestas resultan “sorprendentes, claras, precisas y, en su mayoría, simples”, de acuerdo con los jueces. La IA se encarga de descifrar los planteamientos de Erdos, el mítico matemático húngaro que recopiló una lista superior a 200 retos complicados que seguían sin respuesta. En escaso tiempo, 15 de estos casos han transitado de “abiertos” a “resueltos”, mayoritariamente gracias al respaldo de la IA. Terence Tao, entre los matemáticos más reconocidos de la época actual, percibe a la IA como una “auténtica extensión del razonamiento humano”.

Creíamos que la belleza de la naturaleza residía en su simplicidad. Einstein halló un principio fundamental mediante su célebre expresión E= mc2. La energía equivale al producto de la masa por el cuadrado de la velocidad de la luz (c). Tal ecuación elemental dio inicio a la época atómica: a partir de un solo gramo de materia es posible extraer una magnitud enorme de energía. En otras palabras, la masa constituye energía en estado extremadamente denso. Un enunciado de apenas tres términos, formulado por una de las mentes más brillantes de nuestra historia, transformó el rumbo de la especie humana. ¿Será que el entorno natural posee tal armonía y estética que sus normas fundamentales se manifiestan de forma minimalista? ¿O tal vez el intelecto de las personas, incluso el de los más sabios, resulta tan restringido que solo (por el momento) hemos logrado descifrar los principios menos complicados? Persiguiendo el hallazgo de reglas más intrincadas, la administración Trump ha impulsado el proyecto Génesis, una iniciativa de gran envergadura equiparada al proyecto Manhattan (responsable de la creación de la bomba atómica). Génesis aspira a desarrollar una infraestructura masiva de supercomputación e IA, nutrida por inmensas bases de datos científicos, con el fin de agilizar la detección de leyes físicas inéditas, fomentar el progreso en sectores clave y encabezar la I+D a nivel mundial. De este modo, el conocimiento científico potenciado por la IA cobra una relevancia de carácter geoestratégico.

¿Está llegando a su fin el esquema tradicional de la ciencia? La mayoría de los investigadores del mundo emplearán la IA de manera constante. Presenciaremos un incremento masivo en el rendimiento científico. Se prevé una era repleta de hallazgos significativos. Ejecutar estudios, validar suposiciones o hallar teorías inéditas resultará progresivamente más sencillo y veloz mediante la superinteligencia digital. No obstante, de forma contradictoria, la trayectoria profesional en la ciencia podría desmoronarse. Las casas editoras están obteniendo una gran cantidad de manuscritos académicos, apoyados por IA, los cuales no podrán calificar si no recurren a otra IA. ¿ Papers de indagación redactados por IA y supervisados por IA? ¿Nos dirigimos a un proceso de búsqueda independiente y carente de participación de personas? ¿Un ámbito científico desprovisto de científicos? La labor investigadora del siglo XXI promete ser la más fructífera de todos los tiempos, aunque forjar un camino profesional en este campo será cada vez más riguroso y difícil. Nos aguardan periodos tan asombrosos como preocupantes.