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Sir Demis Hassabis descubri\u00f3 que hab\u00eda ganado el Premio Nobel de Qu\u00edmica esta semana cuando su esposa, tambi\u00e9n investigadora cient\u00edfica, recibi\u00f3 varias llamadas por Skype para solicitarle urgentemente su n\u00famero de tel\u00e9fono.<\/p>\n
\u201cMi mente estaba completamente agotada, lo que casi nunca sucede. Fue . . . casi como una experiencia extracorporal\u201d, dijo Hassabis, cofundador y director ejecutivo de Google DeepMind, la divisi\u00f3n de inteligencia artificial del gigante de las b\u00fasquedas de Silicon Valley.<\/p>\n
El Nobel de Qu\u00edmica, que Hassabis comparti\u00f3 con su colega John Jumper y el bioqu\u00edmico estadounidense David Baker, se gan\u00f3 por resolver un problema imposible en biolog\u00eda que hab\u00eda permanecido sin resolver durante 50 a\u00f1os: predecir la estructura de cada prote\u00edna conocida por la humanidad, utilizando un software de inteligencia artificial conocido. como AlphaFold.<\/p>\n
Habiendo superado ese desaf\u00edo de larga data, con implicaciones generalizadas en la ciencia y la medicina, Hassabis tiene la vista puesta en el cambio clim\u00e1tico y la atenci\u00f3n m\u00e9dica. “Quiero que ayudemos a resolver algunas enfermedades”, dijo al Financial Times. <\/p>\n
Su equipo est\u00e1 trabajando en seis programas de desarrollo de f\u00e1rmacos con los fabricantes de medicamentos Eli Lilly y Novartis, que se centran en \u00e1reas de enfermedades como el c\u00e1ncer y el Alzheimer. Hassabis dijo que espera tener un f\u00e1rmaco candidato en ensayos cl\u00ednicos dentro de dos a\u00f1os.<\/p>\n
Sus otras grandes \u00e1reas de inter\u00e9s son el uso de la IA para modelar el clima con mayor precisi\u00f3n y cruzar la \u00faltima frontera en la investigaci\u00f3n de la IA: inventar inteligencia artificial a la par de la inteligencia humana.<\/p>\n\nRecomendado<\/p>\n
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\u201cCuando miremos atr\u00e1s dentro de 10 a\u00f1os, espero [AI] Habr\u00e1 anunciado una nueva era dorada de descubrimientos cient\u00edficos en todos estos diferentes dominios\u201d, dijo Hassabis, quien anteriormente fue neurocient\u00edfico y dise\u00f1ador de videojuegos. \u201cEso es lo que me llev\u00f3 a la IA en primer lugar. Lo veo como la herramienta definitiva para acelerar la investigaci\u00f3n cient\u00edfica\u201d.<\/p>\n
El d\u00fao DeepMind fue reconocido el mi\u00e9rcoles, un d\u00eda despu\u00e9s de que el ex colega de Google y veterano cient\u00edfico de inteligencia artificial Geoffrey Hinton ganara el premio de f\u00edsica junto con el f\u00edsico John Hopfield por su trabajo en redes neuronales, la tecnolog\u00eda fundamental para los sistemas modernos de inteligencia artificial que sustentan la atenci\u00f3n m\u00e9dica, las redes sociales y la autoevaluaci\u00f3n. -conducir autom\u00f3viles y el propio AlphaFold.<\/p>\n
El reconocimiento de los avances en IA resalta una nueva era en la investigaci\u00f3n, enfatizando la importancia de las herramientas inform\u00e1ticas y la ciencia de datos para resolver problemas cient\u00edficos complejos en escalas de tiempo mucho m\u00e1s cortas, en todos los \u00e1mbitos, desde la f\u00edsica hasta las matem\u00e1ticas, la qu\u00edmica y la biolog\u00eda.<\/p>\n
\u201cObviamente es interesante que el [Nobel] El comit\u00e9 ha decidido hacer una declaraci\u00f3n como esta reuniendo a los dos\u201d, dijo Hassabis. <\/p>\n
Los premios tambi\u00e9n resumen las promesas y los posibles obst\u00e1culos de la IA.<\/p>\n
Hopfield y Hinton fueron pioneros en la disciplina a principios de los a\u00f1os 1980. Hinton, que tiene 76 a\u00f1os y dej\u00f3 Google el a\u00f1o pasado, dijo que no planeaba realizar m\u00e1s investigaciones. En cambio, tiene la intenci\u00f3n de abogar por el trabajo sobre la seguridad de los sistemas de IA y por que los gobiernos lo faciliten.<\/p>\n
Por el contrario, la pareja DeepMind gan\u00f3 por trabajos presentados principalmente en los \u00faltimos cinco a\u00f1os y siguen siendo extremadamente optimistas sobre su impacto social.<\/p>\n
\u201cEl impacto de [AI] “En particular, en la ciencia, pero tambi\u00e9n en el mundo moderno en general, ahora est\u00e1 muy, muy claro”, dijo Maneesh Sahani, director de la unidad Gatsby del University College de Londres, un instituto de investigaci\u00f3n centrado en el aprendizaje autom\u00e1tico y la neurociencia te\u00f3rica. Hinton fue el director fundador de Gatsby en 1998, mientras que Hassabis trabaj\u00f3 como investigador postdoctoral all\u00ed en 2009, y finalmente cre\u00f3 DeepMind del instituto UCL en 2010.<\/p>\n
\u201cEl aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 apareciendo por todas partes, desde personas que analizan textos antiguos en idiomas olvidados hasta radiograf\u00edas y otras im\u00e1genes m\u00e9dicas. Ahora tenemos un conjunto de herramientas que impulsar\u00e1 la ciencia y las disciplinas acad\u00e9micas en todo tipo de direcciones diferentes\u201d, dijo Sahani, quien tambi\u00e9n es profesor de neurociencia. <\/p>\n
Las recientes iteraciones de AlphaFold tienen \u201cramificaciones en toda la medicina, la biolog\u00eda y muchas otras \u00e1reas\u201d porque son fundamentales para los organismos vivos, dijo Charlotte Deane, profesora de bioinform\u00e1tica estructural en la Universidad de Oxford.<\/p>\n
“Muchos se mostraron esc\u00e9pticos cuando comenzaron, pero muy r\u00e1pidamente su programa super\u00f3 a todos los dem\u00e1s programas para predecir estructuras de prote\u00ednas”, dijo Venki Ramakrishnan, un bi\u00f3logo que gan\u00f3 el Premio Nobel de Qu\u00edmica en 2009 por su trabajo relacionado con la s\u00edntesis de prote\u00ednas. “Realmente cambi\u00f3 dram\u00e1ticamente el campo”. <\/p>\n
AlphaFold ha sido utilizado por m\u00e1s de 2 millones de cient\u00edficos, entre otras cosas, para analizar el par\u00e1sito de la malaria para desarrollar una vacuna, mejorar la resistencia de las plantas al cambio clim\u00e1tico y estudiar la estructura del poro nuclear, uno de los complejos proteicos m\u00e1s grandes del ser humano. cuerpo.<\/p>\n\nRecomendado<\/p>\n
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Rosalyn Moran, profesora de neurociencia en el King’s College de Londres y directora ejecutiva de la nueva empresa de inteligencia artificial Stanhope AI, dijo: \u201cLa construcci\u00f3n de herramientas es un trabajo cient\u00edfico manual. . . A menudo son los h\u00e9roes an\u00f3nimos de la ciencia. Para m\u00ed esa fue la parte m\u00e1s emocionante del premio\u201d.<\/p>\n
AlphaFold todav\u00eda tiene deficiencias, como informaron sus creadores a principios de este a\u00f1o, incluidas “alucinaciones” de “orden estructural espurio” en regiones celulares que en realidad est\u00e1n desordenadas. Otro desaf\u00edo al que se enfrenta el uso de la IA para la investigaci\u00f3n cient\u00edfica es que algunos campos de investigaci\u00f3n importantes pueden ser menos ricos en datos experimentales que el an\u00e1lisis de prote\u00ednas.<\/p>\n
En el Nobel de f\u00edsica, el trabajo de Hinton y Hopfield utiliz\u00f3 conceptos fundamentales de la f\u00edsica y la neurociencia para desarrollar herramientas de inteligencia artificial que pueden procesar patrones en grandes redes de informaci\u00f3n.<\/p>\n
La m\u00e1quina de Boltzmann, que invent\u00f3 Hinton, pod\u00eda aprender de ejemplos espec\u00edficos en lugar de instrucciones. Luego, la m\u00e1quina pudo reconocer nuevos ejemplos de categor\u00edas en las que hab\u00eda sido entrenada, como im\u00e1genes de gatos. <\/p>\n
Este tipo de software de aprendizaje, conocido como redes neuronales, forma ahora la base de la mayor\u00eda de las aplicaciones de inteligencia artificial, como el software de reconocimiento facial y los grandes modelos de lenguaje, la t\u00e9cnica que sustenta ChatGPT y Gemini de Google. Uno de los antiguos alumnos de Hinton, Ilya Sutskever, fue cofundador y cient\u00edfico jefe de OpenAI, creador de ChatGPT. <\/p>\n
“Yo dir\u00eda que soy alguien que realmente no sabe en qu\u00e9 campo est\u00e1, pero le gustar\u00eda entender c\u00f3mo funciona el cerebro”, dijo Hinton, cient\u00edfico inform\u00e1tico y psic\u00f3logo cognitivo, durante una conferencia de prensa esta semana. “Y en mis intentos por comprender c\u00f3mo funciona el cerebro, he ayudado a crear una tecnolog\u00eda que funciona sorprendentemente bien”.<\/p>\n
Los premios de IA tambi\u00e9n han puesto de relieve la naturaleza interconectada de los descubrimientos cient\u00edficos y la necesidad de compartir datos y experiencia, un fen\u00f3meno cada vez m\u00e1s raro en la investigaci\u00f3n de IA que ocurre dentro de empresas comerciales como OpenAI y Google.<\/p>\n
Se utilizaron principios de neurociencia y f\u00edsica para desarrollar los modelos de IA actuales, mientras que los datos generados por los bi\u00f3logos ayudaron a inventar el software AlphaFold.<\/p>\n
“Los cient\u00edficos como yo tradicionalmente hemos resuelto las formas de las prote\u00ednas utilizando laboriosos m\u00e9todos experimentales que pueden llevar a\u00f1os”, dijo Rivka Isaacson, profesora de biof\u00edsica molecular en el King’s College de Londres, quien fue una de las primeras en probar la versi\u00f3n beta de AlphaFold. “Sin embargo, fueron estas estructuras resueltas, que el mundo experimental deposita para uso p\u00fablico, las que se utilizaron para entrenar AlphaFold”. <\/p>\n
A\u00f1adi\u00f3 que la t\u00e9cnica de IA hab\u00eda permitido a cient\u00edficos como ella “avanzar para investigar m\u00e1s profundamente la funci\u00f3n y la din\u00e1mica de las prote\u00ednas, planteando diferentes preguntas y potencialmente abriendo \u00e1reas de investigaci\u00f3n completamente nuevas”.<\/p>\n
En \u00faltima instancia, la IA (al igual que la microscop\u00eda electr\u00f3nica o la cristalograf\u00eda de rayos X) sigue siendo una herramienta anal\u00edtica, no un agente independiente que realiza investigaciones originales. Hassabis insiste en que la tecnolog\u00eda no puede reemplazar el trabajo de los cient\u00edficos.<\/p>\n
“El ingenio humano entra en juego: al hacer la pregunta, la conjetura, la hip\u00f3tesis, nuestros sistemas no pueden hacer nada de eso”, dijo. \u201c[AI] simplemente analiza los datos ahora mismo\u201d. <\/p>\n
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V\u00eddeo: Los creadores de contenido llevan la lucha a la IA | Tecnolog\u00eda FT<\/p>\n<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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