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Imagen / Google DeepMind
Descubre cómo la inteligencia artificial podría adelantarse en la carrera hacia la Teoría del Todo, desentrañando los secretos del universo.
¿Desentrañarán las máquinas los secretos del universo antes que nosotros? En la carrera hacia la “Teoría del Todo”, la inteligencia artificial podría tomar la delantera. Las IA están tomando un terreno que hace unos años no imaginábamos, hasta el punto de que podría llegar a convertirse en una Inteligencia General Artificial. Fabio Ricardo Llorella Costa, Doctor en Ingeniería Informática por la Universidad de Girona, quiere responder a esta pregunta en un artículo que dará para pensar.
La importancia de las bases de datos
En el siglo XVII el matemático Johannes Kepler descubrió las leyes del movimiento planetario, revolucionando de esta forma la visión del Universo que tenía el ser humano hasta el momento. Por primera vez disponíamos de herramientas para poder descifrar los secretos del movimiento que describen los planetas en su viaje alrededor del Sol.
Kepler pudo llegar a sus tres leyes del movimiento gracias a los datos astronómicos recopilados por el gran astrónomo danés Tycho Brahe, las denominadas “tablas rudolfinas”. Estas antiguas bases de datos no eran otra cosa sino una gran cantidad de datos observacionales sobre las posiciones de los astros en el firmamento. A Kepler le llevó cuatro arduos años llegar a sus leyes del movimiento. Esta es una forma de hacer ciencia guiada por los datos, es decir, partimos de un conjunto de mediciones e intentamos descubrir una o más expresiones algebraicas que puedan explicarlas. Actualmente la ciencia genera gran cantidad de datos científicos.
Solamente en el acelerador de partículas de Ginebra el LHC (Large Hadron Collider), se generan entre 50 y 100 petabytes de datos al año. Lo mismo ocurre con la sonda Parker destinada a estudiar la física del Sol. En definitiva, hay (y seguirá habiendo) mucho conocimiento tras datos experimentales de los que disponemos actualmente. En esta tesitura, podemos seguir el camino tradicional como hizo Kepler, o descubrir leyes físicas de forma un poco más automatizada.
Para este segundo enfoque disponemos de una herramienta actualmente en auge, que es la Inteligencia Artificial (IA). ¿Qué es la Inteligencia Artificial? La inteligencia artificial (IA) es una rama de las ciencias de la computación cuyo objetivo principal es desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, la resolución de problemas, el procesamiento del lenguaje natural, la percepción visual, entre muchas otras. Aunque popularmente la IA es percibida como una tecnología moderna, su desarrollo teórico comenzó hace más de 50 años.
No obstante, fue con el advenimiento de Internet, la reducción de los costos de las tarjetas gráficas (GPUs), y los avances en capacidad de procesamiento, que la IA experimentó un crecimiento exponencial, convirtiéndose en una herramienta revolucionaria para múltiples áreas del conocimiento.
Las múltiples aplicaciones de las IA
Un concepto erróneo común es pensar en la inteligencia artificial como una tecnología homogénea basada en una única técnica computacional. Nada más lejos de la realidad: la IA es un campo diverso que incluye una amplia variedad de enfoques, cada uno con características y aplicaciones específicas. Entre las técnicas más conocidas encontramos:
Redes neuronales artificiales: Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, son fundamentales en el aprendizaje profundo (“deep learning”) y se utilizan para tareas como reconocimiento de voz, traducción automática y análisis de imágenes.
Algoritmos genéticos: Basados en los principios de la evolución natural, estos algoritmos se emplean para resolver problemas complejos mediante un proceso iterativo de selección, cruce y mutación.
Sistemas expertos: Construidos sobre reglas predefinidas, estos sistemas fueron pioneros en el campo de la IA y todavía se usan en aplicaciones específicas como diagnósticos médicos.
Por otra parte, el impacto de la IA va más allá de las aplicaciones prácticas inmediatas. A nivel científico, esta tecnología se ha convertido en una poderosa herramienta para descubrir patrones complejos ocultos en los datos, revelando leyes físicas, relaciones matemáticas y tendencias que de otro modo serían difíciles de identificar. Por ejemplo, en la física moderna, la IA ha ayudado a redescubrir leyes fundamentales y a explorar fenómenos en áreas como la mecánica cuántica, la astrofísica y la dinámica de fluidos.
Hoy en día, la inteligencia artificial está presente en muchos sistemas informáticos, desde los asistentes virtuales en dispositivos móviles hasta los algoritmos que optimizan el funcionamiento de las redes sociales. Su impacto no solo redefine la manera en que interactuamos con la tecnología, sino que también abre un debate ético y filosófico sobre el futuro de las máquinas inteligentes y su lugar en la sociedad. Por esta razón, la IA es algo más que una tecnología emergente: estamos ante una fuerza transformadora que está remodelando nuestro mundo.
La regresión simbólica
Dentro de las técnicas empleadas en la IA, existe también un enfoque denominado “regresión simbólica”. Esta técnica matemática y computacional tiene como objetivo encontrar una ecuación que describa de manera precisa las relaciones presentes en un conjunto de datos. A diferencia de otros métodos de ajuste de curvas, que buscan parámetros en una forma de ecuación predefinida, la regresión simbólica explora el espacio de todas las ecuaciones posibles dentro de un conjunto de operaciones matemáticas (como suma, resta, multiplicación, división, funciones exponenciales, logaritmos, entre otras). Esta aproximación la convierte en una herramienta extremadamente flexible y potente para modelar fenómenos complejos.
En el contexto científico, la regresión simbólica es una herramienta revolucionaria para descubrir leyes físicas ocultas. Su capacidad para generar ecuaciones desde datos experimentales permite que los investigadores exploren relaciones que podrían ser difíciles de identificar manualmente.
Algunos ejemplos destacados son los siguientes:
Redescubrimiento de las Leyes de Kepler: Utilizando datos astronómicos, los algoritmos de regresión simbólica han sido capaces de deducir las mismas leyes a las que Johannes Kepler llegó en el siglo XVII, como la relación entre el período orbital y el semieje mayor de los planetas.
Física de fluidos: La regresión simbólica ha sido utilizada para encontrar ecuaciones que describen el comportamiento de sistemas turbulentos en dinámica de fluidos, un campo donde las ecuaciones tradicionales pueden ser extremadamente complejas.
Física cuántica: En estudios recientes, la regresión simbólica ha ayudado a identificar patrones en sistemas cuánticos, como las transiciones de fase en redes de espines.
La principal ventaja de la regresión simbólica es su capacidad para producir modelos interpretables. A diferencia de los algoritmos de aprendizaje automático como las redes neuronales, que a menudo son cajas negras, las ecuaciones generadas por la regresión simbólica ofrecen una representación explícita de la relación entre las variables. Esto es crucial en la ciencia, donde no solo se busca predecir, sino también comprender.
Las limitaciones
Sin embargo, existen desafíos. La exploración del espacio de todas las ecuaciones posibles puede ser computacionalmente costosa, especialmente para sistemas complejos con muchas variables. También es necesario garantizar que las ecuaciones descubiertas sean físicamente significativas y no solo ajustes matemáticos sin sentido real/práctico.
En nuestra realidad actual abundan los datos, por lo que la regresión simbólica puede acelerar el descubrimiento de nuevas leyes físicas y extender el alcance de la comprensión científica. Imaginemos un sistema de inteligencia artificial que, alimentado con datos experimentales, sea capaz, no solo de encontrar patrones, sino de proponer hipótesis que puedan ser verificadas y refinadas por los científicos. Este enfoque no solo complementaría el trabajo humano, sino que abriría nuevas puertas hacia áreas inexploradas de la naturaleza.
La regresión simbólica es más que una técnica computacional. Es una herramienta que podría redefinir el papel de los científicos, permitiendo que trabajen codo a codo con la inteligencia artificial para desentrañar los secretos más profundos del universo.
En la encrucijada de los datos y la inteligencia artificial, la próxima revolución científica podría estar escrita, no solo por manos humanas, sino también por algoritmos, descifrando los misterios del cosmos más rápidamente de lo que jamás hemos soñado.
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