Entramos en la era del científico-robot

La ciencia ha transformado la realidad en la que vivimos, sin embargo, cuando uno reflexiona sobre ella, la ciencia es casi imposible de definir. Por lo general, los científicos prestan atención a aspectos de la realidad, que se pueden medir (aunque no siempre) y a intentar crear relaciones más o menos lógicas entre esos aspectos, que nos permitan pronosticar algún evento que nos parece interesante o útil, por ejemplo, la fecha precisa de un eclipse, la predicción del tiempo que hará mañana, o la eficiencia de un fármaco. Hay muchos arquetipos de científicos: físicos-teóricos, bioquímicos, geó...

La ciencia ha transformado la realidad en la que vivimos, sin embargo, cuando uno reflexiona sobre ella, la ciencia es casi imposible de definir. Por lo general, los científicos prestan atención a aspectos de la realidad, que se pueden medir (aunque no siempre) y a intentar crear relaciones más o menos lógicas entre esos aspectos, que nos permitan pronosticar algún evento que nos parece interesante o útil, por ejemplo, la fecha precisa de un eclipse, la predicción del tiempo que hará mañana, o la eficiencia de un fármaco. Hay muchos arquetipos de científicos: físicos-teóricos, bioquímicos, geólogos, neurocientíficos… Cada uno estudia o ilumina ciertos aspectos de la realidad usando técnicas y paradigmas diferentes. Para mí la única definición posible, por el momento, es “ciencia es lo que hacen los científicos”.

Los físicos, por ejemplo, usamos intuición, matemáticas, computación, experimentos, etc. en un proceso donde los descubrimientos surgen de una mezcla de conocimiento previo, colaboración, competición, casualidades, fuerza bruta y hasta en algunos casos cabezonería en no abandonar una idea que todos dan por inútil en tu entorno. Desde luego, la ciencia no sigue fielmente el llamado método científico, que idealiza nuestra desordenada actividad como un proceso algorítmico, donde se formulan modelos basados en hipótesis que posteriormente se validan, o falsifican, comparando con datos reales.

El descubrimiento surge de una manera anárquica, las hipótesis se abandonan, se modifican sobre la marcha, la idea surge de los sitios inesperados, sobre todo como premio al trabajo duro y la perseverancia. De hecho, esas narrativas del proceso científico, como algo ordenado, también favorecen la explotación de los que llevan a cabo la parte más dura de la ciencia, las horas interminables en el laboratorio de estudiantes de doctorado, becarios y postdocs en condiciones laborales precarias. La complejidad y la dureza de la labor se tapa con narrativas intelectuales y racionales sobre el método científico.

Decidir si algo es ciencia respetable es un proceso todavía más complejo, un diálogo entre científicos, sociedad, política e historia que decide si algo merece reconocerse como ciencia o no. La ciencia es conservadora, y proponer nuevas ideas que se salgan del estrecho marco de lo admitido es normalmente una batalla durísima: la revista científica Nature ha publicado recientemente un estudio que nos confirma que, hoy en día, es más difícil que nunca ser un científico disruptor. Si quieres que te vaya bien como científico, sé hombre, de clase media y, sobre todo, déjate llevar por la corriente de lo que hacen la mayoría de los científicos de tu campo.

Lo que sí se puede decir sobre la ciencia es que situamos a la razón, a la lógica, en el centro de su actividad. Hacer ciencia es una manera establecida de preguntar hasta qué punto la lógica describe la realidad. Dos ejemplos muy importantes son los famosos teoremas de incompletitud, sobre las limitaciones de la lógica en aritmética (demostrados por Kurt Gödel en 1931) y la famosa máquina de Turing (1936), que ayuda a los científicos a entender los límites del cálculo algorítmico, y que propició la llegada de los ordenadores digitales.

Fue precisamente la llegada de los computadores digitales, a mediados del siglo XX, lo que nos permitió estudiar y aplicar la lógica de una manera más objetiva, para entender su capacidad de descifrar aspectos de la realidad e incluso intentar modificarla de una manera automatizada, usando máquinas. No es sorprendente, por lo tanto, que los descubrimientos científicos hayan sido un tema importante en la investigación sobre inteligencia artificial, ya desde los años 1960. Con el gran desarrollo de la IA en la última década, esta idea empieza a ganar tracción.

Hace unas semanas, en el Departamento de Física de Oxford nos visitó Hiroaki Kitano, pionero de la robótica, que actualmente es el CTO (máximo responsable del departamento tecnológico) de Sony, para darnos un seminario sobre su plan de crear un robot capaz de ganar un premio Nobel, lo que él llama el Nobel Turing Challenge. Su tesis principal es que, si uno logra automatizar el trabajo manual y repetitivo del laboratorio, un robot científico podría probar todas las hipótesis imaginables e ir desechando las incorrectas. Kitano propone que estos robots eliminarían la necesidad de la intuición y de la serendipia en la investigación. Los robots de Kitano ejecutarían un método científico basado en la fuerza bruta, capaz de ir probando todas las posibilidades que pueda generar un sistema de IA.

Es una proposición filosófica interesante, que implica que esas hipótesis se pueden explorar en tiempo finito y quizá subestima lo extremadamente resistente al progreso que son la mayoría de las comunidades científicas. Probablemente por esto último, es algo que se va a probar, no solo en Japón. El pasado 1 de noviembre, la DARPA (Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa), del Departamento de Defensa de EE UU, hizo público su nuevo programa Modelos fundamentales para el descubrimiento científico, que tiene como objetivo explorar, desarrollar y demostrar un agente de IA como un científico autónomo. Entramos en la era del científico-robot.

Mientras escuchaba la conferencia de Kitano se me venía constantemente a la cabeza El elogio de la sombra, un ensayo que Junichiro Tanizaki escribió en 1933. En el brillantísimo texto, Tanizaki recapacita sobre estética en una época en la que Japón ya se había convertido en un país moderno, industrializado, e iluminado por la luz eléctrica. Tanizaki delibera sobre cómo los occidentales intentan iluminar todos los aspectos de la realidad con la luz del progreso “hasta acabar con el menor resquicio, el último refugio de la sombra” y observa como los japoneses también empezaban a olvidarse de “la magia de la sombra”.

Tanizaki nos invita a pensar si tiene sentido, intentar iluminarlo todo y renunciar así a “desvelar el universo ambiguo donde sombra y luz se confunden”. Yo creo, que al enfrentarnos a la IA, nos situamos en una situación análoga a la de Tanizaki; con luz eléctrica o sin ella, con robots o sin ellos, la profunda relación de los humanos con la realidad no se basa solo en iluminar objetos con la razón, sino también en adentrarnos en la oscuridad misteriosa, que en su inmensidad nos ofrece infinitas posibilidades para seguir encontrando los tesoros racionales que se esconden en la sombra. Parece que pronto podremos ir a buscar esos tesoros acompañados por científico-robots.

Sonia Contera es Catedrática de Física de la Universidad de Oxford y autora de “Nanotecnología viva” (Arpa Editores, 2023).

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