'No caen simplemente de los árboles': los premios Nobel destacan el pedigrí de la IA de Gran Bretaña | premios nobel

IFue más de lo que esperaban incluso los defensores más fervientes. Después de todas las demostraciones de destreza sobrehumana y los debates sobre si la tecnología fue el mejor invento de la humanidad hasta el momento o su ruta más segura hacia la autodestrucción, la inteligencia artificial obtuvo un premio Nobel esta semana. Y luego aterrizó otro.

Primero fue el premio de física. El estadounidense John Hopfield y el británico-canadiense Geoffrey Hinton ganaron por su trabajo fundamental sobre redes neuronales artificiales, la arquitectura computacional que sustenta la IA moderna como ChatGPT. Luego vino el premio de química, entregado a medias a Demis Hassabis y John Jumper de Google DeepMind. Su programa AlphaFold resolvió un desafío científico de décadas al predecir la estructura de todas las proteínas de la vida.

Que la inteligencia artificial haya ganado dos premios Nobel en otros tantos días es una cosa. Que ambos honraran a investigadores británicos en un campo previamente ignorado por los Nobel es otra. Tanto Hinton como Hassabis nacieron en Londres, aunque con casi tres décadas de diferencia. El momento decisivo plantea una pregunta obvia: ¿dónde salió todo bien? Y lo más importante, ¿saldrá mal?

Los expertos en el campo no dan crédito a ningún momento particular, ninguna decisión particular, que asegurara el pedigrí de Gran Bretaña en inteligencia artificial, una tecnología que puede definirse vagamente como sistemas informáticos que realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Pero hubo ingredientes importantes que se juntaron y prepararon el escenario para lo que ocurrió en Estocolmo esta semana.

Los cimientos se fueron moldeando a lo largo de siglos. El Reino Unido era un actor serio en estadística, lógica, matemáticas e ingeniería (pensemos en Thomas Bayes, George Boole, Charles Babbage, Ada Lovelace) mucho antes de que Alan Turing preguntara: “¿Pueden pensar las máquinas?”. A medida que las computadoras se convirtieron en una tecnología establecida, la experiencia floreció en un puñado de centros.

“Durante mucho tiempo, el Reino Unido ha sido líder en ciencias de la computación y en inteligencia artificial”, dice Dame Muffy Calder, subdirectora y directora de la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad de Glasgow. “Hemos sido líderes durante años y lo atribuyo en parte al entorno de financiación que hemos tenido en el pasado que reconocía la llamada investigación basada en descubrimientos”.

A diferencia de la investigación que se centra en resolver un problema bien definido, la investigación a la que se refiere Calder es más especulativa. Tanto la IA como las tecnologías cuánticas se han beneficiado de ese trabajo, dice Calder, algunas después de décadas de apoyo. “Ese es el mensaje. Hay que seguir financiando ideas desde el principio”, afirmó. “No todo puede centrarse en la innovación o en los desafíos. ¿La máquina de Turing? No había ninguna aplicación para la máquina de Turing cuando Alan Turing la inventó”.

Maneesh Sahani, profesor de neurociencia teórica y aprendizaje automático, y director de la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby del University College de Londres, destaca cómo surgieron grupos de personas inteligentes en todo el Reino Unido y crearon una masa crítica de experiencia.

“Gran Bretaña en su conjunto se ha esforzado durante mucho tiempo por encima de sus posibilidades y creo que eso sigue siendo cierto”, afirma. Refiriéndose al proceso de aprendizaje automático en el que, en lugar de recibir instrucciones directas, las computadoras “aprenden” analizando patrones en los datos y luego tomando decisiones informadas, agrega: “Pero fue realmente el aprendizaje automático lo que el Reino Unido apoyó con mucha fuerza. Y eso no se debió a ninguna decisión central. Es una de esas cosas en las que surgieron buenas personas en un momento similar”.

Entre los primeros grupos clave que tuvieron un impacto se encuentran las universidades de Edimburgo, Cambridge y Aston, las cuales siguen siendo fuertes en la actualidad. Pero el impulso que menciona Sahani creó más grupos. Su unidad en la UCL es una de ellas y su historia da una idea de cómo estos nodos atraen e impulsan la experiencia. La Unidad Gatsby fue creada por Hinton, quien después de estudiar en Cambridge y Edimburgo pasó la mayor parte de su carrera en Toronto. Sahani regresó al Reino Unido para ocupar un puesto en Gatsby, donde Hassabis, quien luego fundó DeepMind, realizó su investigación postdoctoral.

“El Gatsby fue un atractivo fenomenal”, dice Sahani. La financiación de la Fundación Gatsby, una organización benéfica creada por el heredero de los supermercados David Sainsbury, permite a los científicos centrarse en la investigación sin las mismas exigencias de enseñanza y búsqueda de subvenciones que ocupan a los académicos en otros lugares. “Es como una reacción en cadena”, dice Sahani. “Cuando tienes la masa crítica, cuando tienes personas que hacen cosas interesantes y hablan entre sí, otros quieren aparecer y ser parte de eso”.

La IA experimentó ciclos de auge y caída durante décadas, pero la revolución del aprendizaje automático, impulsada por redes neuronales de múltiples capas que procesan conjuntos de datos masivos en procesadores diseñados para juegos, ha galvanizado a los inversores. El aumento de la financiación, procedente de empresas y países que no pueden correr el riesgo de quedarse atrás, ha transformado el panorama, y ​​las empresas tecnológicas, principalmente en Estados Unidos, dominan ahora la investigación en IA.

“Es difícil, cada vez más difícil, ser competitivo, y eso no ocurre sólo con las universidades de otros países sino también con la industria”, dice Sahani. “El Reino Unido no tiene la presencia desproporcionada que tenía hace 10 o 15 años. Y eso no es porque hayamos retrocedido, sino porque todos los demás invirtieron y se pusieron al día mucho”.

Las universidades no pueden esperar competir con los vastos recursos informáticos disponibles para Google y otras grandes empresas tecnológicas, sus enormes conjuntos de datos para alimentar los modelos de IA o los salarios que pueden ofrecer.

Dame Wendy Hall, profesora de informática en la Universidad de Southampton y miembro del órgano asesor de la ONU sobre IA, dice que la prioridad para el Reino Unido debe ser proteger su “legado académico” en la tecnología.

“Es muy importante que mantengamos el pie en el pedal de la financiación de la investigación en IA en nuestras universidades. De aquí vendrán las generaciones futuras de tecnologías de IA y necesitamos habilidades de alto nivel para respaldar nuestra creciente industria de la IA”, afirma. “Otros países sienten una profunda envidia. Se necesitan 20 años o más para que una estrella de la investigación como Hassabis crezca. No se caen simplemente de los árboles”.

Sahani cree que más centros como la unidad de Gatsby, donde los investigadores puedan centrarse exclusivamente en su investigación, y una voluntad entre los financiadores de elegir a los ganadores y respaldarlos, ayudarán al Reino Unido en la carrera por delante. Calder dice que las relaciones estrechas entre universidades y empresas de tecnología son esenciales para que ambas prosperen, mientras que el Reino Unido debería hacer un mejor uso de sus activos soberanos, como los datos de salud del NHS. “Necesitamos analizar los recursos que tenemos”, dice.

¿Hay más premios Nobel en el horizonte? Esto dependerá tanto de las personas como de los entornos laborales que las rodean. “Lo que destaca de Geoff es su creatividad y su insaciable curiosidad. Se ocupa de todo tipo de problemas diferentes”, dice Sahani. “Con Demis, lo que era evidente cuando estuvo aquí fue su dinamismo. Tenía la sensación de que había grandes cosas por construir y que iba a ir tras ellas”.