IA en la Ciencia ¿Por qué los científicos humanos son y seguirán siendo imprescindibles?

En plena expansión de la inteligencia artificial, cada vez más modelos de IA se entrenan con datos científicos para inferir respuestas a preguntas de la ciencia. Pero, ¿puede la IA reemplazar a los científicos? Alessandra Buccella, profesora adjunta de Filosofía en la Universidad Estatal de Nueva York, ha aportado su punto de vista en un interesante artículo donde explica los aspectos exclusivamente humanos de la investigación.

La administración Trump anunció a finales de año la ‘Misión Génesis’, una iniciativa para construir y entrenar una serie de agentes de IA con conjuntos de datos científicos federales con el objetivo de «probar nuevas hipótesis, automatizar los flujos de trabajo de investigación y acelerar los avances científicos». Hasta ahora, los resultados han sido desiguales. Aunque los sistemas de IA pueden procesar enormes conjuntos de datos, su falta de razonamiento sensato puede resultar en recomendaciones experimentales poco realistas o irrelevantes.

IA en la Ciencia

Buccella, como filósofa que estudia tanto la historia como los fundamentos conceptuales de la ciencia, ve varios problemas en la idea de que los sistemas de IA puedan «hacer ciencia» sin humanos o incluso mejor que ellos. «Si bien la IA puede ayudar en tareas que forman parte del proceso científico, aún está lejos de automatizar la ciencia, y es posible que nunca lo logre», asegura.

Y es que los modelos de IA no aprenden directamente del mundo real: sus diseñadores humanos deben “informarles” sobre cómo es el mundo. Sin científicos humanos que supervisen la construcción del mundo digital en el que opera el modelo, los avances que la IA facilita no serían posibles. Para tener éxito como herramientas científicas, los modelos de IA deben mantener un fuerte vínculo empírico con el conocimiento ya establecido. Es decir, las predicciones que realiza un modelo deben basarse en lo que los investigadores ya saben sobre el mundo natural.

El papel de los científicos en el proceso de descubrimiento y experimentación va más allá de garantizar que los modelos de IA estén correctamente diseñados y anclados al conocimiento científico existente. La ciencia, como logro creativo, deriva su legitimidad de las capacidades, valores y formas de vida humanas. Estos, a su vez, se fundamentan en las formas únicas en que los seres humanos piensan, sienten y actúan, y los descubrimientos científicos son más que simples teorías respaldadas por evidencia: son el producto de generaciones de científicos con diversos intereses y perspectivas.

Como han señalado otros filósofos de la ciencia, los científicos se asemejan más a una tribu que a simples receptores pasivos de información científica. Los investigadores no acumulan conocimiento científico registrando hechos, sino que lo crean mediante la práctica experta, el debate y estándares consensuados, fundamentados en valores sociales y políticos.

La IA no es un científico

La potencia computacional ha sido clave en la investigación humana del último siglo y ha acelerado el progreso científico. La IA puede ayudar aún más. Unas herramientas de IA bien diseñadas y rigurosamente entrenadas facilitarían, e incluso acelerarían, las partes más mecánicas de la investigación científica. Estas herramientas recopilarían información sobre lo que se ha hecho en el pasado para facilitar el diseño de futuros experimentos, la recopilación de mediciones y la formulación de teorías.

Pero no más allá… «Si la visión que guía la implementación de modelos de IA en la ciencia es reemplazar a los científicos humanos o automatizar completamente el proceso científico, creo que el proyecto solo convertiría la ciencia en una caricatura de sí misma», asegura la filósofa. «La existencia misma de la ciencia como fuente de conocimiento fiable sobre el mundo natural depende fundamentalmente de la vida humana: objetivos, experiencias y aspiraciones compartidas», asegura.