El lado luminoso de la inteligencia artificial

Ahora que todo el mundo, de Geoffrey Hinton a Elon Musk pasando por Yuval Noah Harari, se ha puesto de uñas contra ChatGPT, parece un buen momento para nadar río arriba y recordar los enormes beneficios que la inteligencia artificial ofrece para el avance del conocimiento y el alivio del sufrimiento humano. Sé qu...

Ahora que todo el mundo, de Geoffrey Hinton a Elon Musk pasando por Yuval Noah Harari, se ha puesto de uñas contra ChatGPT, parece un buen momento para nadar río arriba y recordar los enormes beneficios que la inteligencia artificial ofrece para el avance del conocimiento y el alivio del sufrimiento humano. Sé que mi actitud resulta fastidiosa en plena ola de clamor contra la perversidad de las máquinas y sus efectos desdichados para la civilización, pero es que los villanos ramplones de James Bond se han pasado de moda. Si la inteligencia artificial va a ser la mala de esta película, habrá que caracterizarla con sus matices y contradicciones, sus objetivos previsibles y sus aptitudes emergentes, sus sombras políticas y sí, sus luces científicas.

La mayor contribución de la inteligencia artificial a la ciencia ha sido sin duda AlphaFold, un algoritmo de la firma londinense DeepMind, adquirida por Google hace años. Repasemos en un párrafo la biología fundamental. Hay 20 aminoácidos distintos, y toda proteína consiste en una ristra de ellos, en cualquier orden. De ese orden, o secuencia, depende la forma final de la proteína, porque unos aminoácidos tienen carga eléctrica positiva y otros, negativa, a unos les gusta el agua y a otros no, unos son grandes y otros pequeños, y de todas esas afinidades y repulsiones surge una forma tridimensional definida. Esto es fácil de decir, pero extremadamente difícil de predecir. Hasta que llegó AlphaFold, que ha deducido de un soplo 200 millones de formas de proteínas partiendo de su mera secuencia de aminoácidos. Un salto de gigante en el campo.

Pero ahora demos un paseo por el espacio de diseño de proteínas. Hay 20 aminoácidos. Las posibles secuencias de dos aminoácidos son 20 al cuadrado. Las de tres aminoácidos son 20 al cubo. Las de 300 aminoácidos (una proteína típica) son 20 elevado a 300, que es uno de esos números horribles que no podemos ni imaginar. Pese a que la evolución lleva cerca de 4.000 millones de años funcionando sin parar en este planeta, la fracción de secuencias que ha probado es minúscula. Si la política es el arte de lo posible, la biología es el arte de lo pasable. Cuando algo funciona para el problema local que hay resolver, la evolución no busca más. Pero en los vastos territorios inexplorados por la madre naturaleza moran tesoros que la inteligencia artificial pone ahora a nuestro alcance.

Las proteínas, como los genes que las codifican, son textos, y por tanto pueden manejarse con los mismos modelos grandes de lenguaje (large language models, LLM) que utiliza ChatGPT. El científico computacional Ali Madani y sus colegas han mostrado cómo usar estos modelos de lenguaje para generar proteínas con secuencias novedosas y que, una vez llevadas al mundo real, funcionan para algún fin buscado, como catalizar cierta reacción química o bloquear a una proteína natural. Un nuevo algoritmo llamado Chroma, de la firma Generate, mejora la predicción de interacciones a larga distancia dentro de la misma proteína. Hay otra media docena de empresas trabajando en esa línea.

La inteligencia artificial es una herramienta poderosa al servicio de la ciencia y la medicina. No disparen al robot. Vigilen a su amo.