En fechas recientes ha habido varios pronunciamientos por parte de agencias internacionales e instituciones educativas de gran prestigio, relacionados con una aparente disminución en la relevancia de los logros científicos, que en parte se ha visto magnificada a causa del incremento en el número de personas que a nivel mundial se dedican día con día a esta actividad. En física, por ejemplo, en los cien años más recientes no se han podido igualar los avances alcanzados en el último cuarto del siglo XIX y los primeros años del XX, en los que James Clerk Maxwell y Albert Einstein lograron cambiar la concepción newtoniana del cosmos y sentar las bases para el desarrollo tecnológico que ha esculpido nuestra actualidad, mediante la unificación de los fenómenos óptico, magnético y eléctrico; la postulación de la teoría general de la relatividad y la confección de la mecánica cuántica. Sin embargo, esto podría cambiar muy pronto, conforme la inteligencia artificial comience a utilizarse para apoyar las estrategias de investigación.
La inteligencia artificial (IA) puede entenderse como una macrotendencia tecnológica basada en algoritmos de cómputo que usan la información que obtienen para optimizar la toma de decisiones. Desde sus inicios a mediados del siglo pasado, la IA ha ido desarrollando cuatro técnicas: el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el descubrimiento de datos inteligentes y el análisis predictivo.
El aprendizaje automático, o llamado también IA débil, es el nivel más básico de la IA y proporciona algoritmos que le permiten a las computadoras realizar acciones sin la necesidad de una programación explícita para ello. El segundo nivel de la IA, conocido como aprendizaje profundo, incorpora a las redes neuronales, lo que posibilita el reconocimiento de imágenes, así como la traducción y el procesamiento del lenguaje natural. El tercer nivel de la IA está definido por el descubrimiento de datos inteligentes, que permite incorporar datos y es capaz de identificar patrones en estos; y el cuarto nivel es el del análisis predictivo, que incluye metodologías probabilísticas que permiten anticiparse a los resultados. Cada uno de estos cuatro niveles de IA han ido encontrando día con día un mayor número de aplicaciones en muchas y muy diversas actividades productivas, pero ha sido hasta hace muy poco tiempo que se han comenzado a aprovechar en el ámbito de la investigación científica.
Apenas hace unos cuantos años, un equipo de biotecnólogos de una prestigiada institución educativa estadounidense decidieron utilizar modelos basados en la IA para buscar a los mejores candidatos de entre millones de compuestos bioquímicos para combatir a las bacterias resistentes a los antibióticos. Mediante el análisis acelerado con IA de las estructuras moleculares de estas millones de sustancias, los investigadores pudieron contar en tiempo récord con un número reducido de medicamentos que luego probaron en ensayos clínicos, ahorrando de esta manera una considerable cantidad de recursos financieros. El proceso asistido por IA derivó en el desarrollo de la halicina y la abaucina.
Otros campos del conocimiento también están apoyándose en la IA para aumentar la eficiencia del trabajo cotidiano. Entre otros se encuentra la meteorología, en la que los modelos de predicción del estado del tiempo y del cambio climático han aumentado significativamente sus alcances y nivel de precisión, gracias al aumento considerable en la capacidad de cómputo y la incorporación de técnicas de aprendizaje de máquinas. Pero quizá lo más interesante es que el refinado análisis por IA de la información publicada en la literatura científica ha demostrado su capacidad para dirigir exitosamente el trabajo de los científicos hacia hallazgos que de otra forma podrían tardar mucho tiempo en encontrar.
Por lo visto hasta ahora, el mayor aprovechamiento de la IA seguramente optimizará los esfuerzos y recursos destinados a la investigación científica y el desarrollo tecnológico; lo que se espera entregue avances de mayor trascendencia.
Lo anterior, dicho sin aberraciones.
