El visionario japonés que impulsa a una IA que haga descubrimientos dignos del Premio Nobel

Hiroaki Kitano, un prominente científico japonés especializado en inteligencia artificial (IA) y biología de sistemas, está trabajando incansablemente para forjar un futuro en el que la IA no solo asista en la investigación científica, sino que sea reconocida por sus propios descubrimientos innovadores, potencialmente al nivel de un Premio Nobel.

Como director ejecutivo de Sony AI y profesor en el Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa, Kitano posicionó su visión en el centro de debates globales sobre el rol de la tecnología en la ciencia.

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Su trayectoria incluye hitos como la cofundación de RoboCup en 1993, una competición robótica que buscaba crear un equipo de robots capaz de vencer a los campeones humanos de fútbol para 2050, un desafío que inicialmente generó escepticismo pero que impulsó avances en robótica e IA.

Kitano, quien estudió en la Universidad Internacional Cristiana de Japón y realizó investigaciones en IA en la Universidad Carnegie Mellon en los años 80 y 90, evolucionó su enfoque hacia campos complejos como la biología de sistemas, que él ayudó a fundar a través del Instituto de Biología de Sistemas (SBI) en 2000.

En esta disciplina, Kitano argumentó que los sistemas biológicos son demasiado vastos y complejos para ser manejados únicamente por la cognición humana, limitada por factores como el sesgo intuitivo y la incapacidad para procesar millones de publicaciones científicas anuales.

Esta convicción lo llevó a proponer en 2016 el "Nobel Turing Challenge", un ambicioso proyecto que busca desarrollar "científicos IA" autónomos —sistemas integrados de software y hardware— capaces de generar hipótesis, diseñar experimentos, ejecutarlos y verificar resultados de manera independiente, culminando en descubrimientos equivalentes a un Nobel para 2050.

El desafío, publicado inicialmente en la revista AI Magazine y expandido en un artículo en npj Systems Biology and Applications de Nature en 2021, no se trata solo de ganar un premio literal —ya que las reglas del Nobel limitan los galardones a personas vivas—, sino de demostrar que la IA puede realizar ciencia de alto nivel indistinguible de la humana, superando el "Test de Feigenbaum", una variante del Test de Turing adaptada a la investigación científica.

Kitano enfatiza que la IA podría explorar exhaustivamente espacios de hipótesis infinitos y no monotónicos, donde descubrimientos intermedios de bajo impacto llevan a breakthroughs mayores, algo que los humanos a menudo ignoran debido a limitaciones cognitivas y recursos finitos.

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Por ejemplo, en biología, la IA podría automatizar experimentos masivos usando robótica en la nube, microfluidos y órganos en chips, optimizando parámetros a través de técnicas como la optimización bayesiana, similar a cómo el sistema Eve reposicionó fármacos para malaria.

En entrevistas y publicaciones en medios japoneses, Kitano detalló cómo este enfoque podría revolucionar la ciencia al pasar de un paradigma basado en el valor intuitivo humano a uno exploratorio y sin sesgos, integrando aprendizaje profundo, razonamiento cualitativo y sistemas de mantenimiento de verdad para manejar inconsistencias en datos probabilísticos.

Él predice que la IA es más probable que impacte en campos como la fisiología, la medicina o la química, donde hubo avances recientes, como el Premio Nobel de Química 2023 a Demis Hassabis y John Jumper por AlphaFold, un modelo de IA para predecir estructuras proteicas, aunque aún con supervisión humana.

En un simposio de febrero de 2024, investigadores como Jun Kiyota de RIKEN estimaron que para 2050, la IA podría generar 100 a 200 descubrimientos nobelables al día, conectándose directamente a equipos de laboratorio para observar células y analizar resultados autónomamente.

Kitano también aborda las implicaciones éticas y sociales de esta visión. En un futuro con "científicos IA", los humanos podrían pasar de protagonistas a facilitadores, manteniendo equipos y interpretando resultados, mientras la IA opera incansablemente sin necesidad de pausas.

Sin embargo, advierte sobre riesgos como descubrimientos perjudiciales, que requerirían guías éticas, y la posible confusión en comités como el del Nobel, donde se podría necesitar verificar si un candidato es humano o IA.

En contextos de emergencia, como desastres o pandemias, Kitano ve a la IA como clave para predicciones y simulaciones, como en sus contribuciones con el supercomputador Fugaku durante la COVID-19, optimizando estrategias de vacunación y cuarentenas.

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En Japón, donde Kitano presidió conferencias sobre estrategia de IA, enfatiza la necesidad de plataformas escalables y colaboraciones internacionales para superar el mercado doméstico limitado, integrando IA con robótica para aplicaciones en agricultura, medicina de precisión y respuesta a desastres como el esperado terremoto de Nankai Trough.

Su trabajo inspira debates sobre una "nueva libertad" en la ciencia, donde la IA libera a la humanidad de limitaciones cognitivas, permitiendo avances en diversidad biológica urbana y soluciones a problemas globales como el cambio climático.

A pesar del escepticismo inicial, el progreso en IA generativa como ChatGPT elevó la viabilidad del desafío, atrayendo más financiamiento y colaboración internacional. Kitano, galardonado con premios como el Computers and Thought Award en 1993 y mentor creativo por Nature en 2009, ve este esfuerzo no como un fin, sino como un motor para una evolución explosiva del conocimiento humano, donde la IA se convierte en un socio indispensable para resolver los desafíos de la civilización.

En última instancia, su visión apunta a un híbrido humano-IA que transforme la ciencia de un proceso artesanal a uno industrializado, acelerando descubrimientos que beneficien a la sociedad entera.