¿Falta un premio Nobel para las matemáticas?

La reciente entrega de los premios Nobel a investigadores vinculados a Google ha generado un debate sobre si los avances en inteligencia artificial deberían encuadrarse en categorías tradicionales como la Física y la Química

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Demis Hassabis y John M. Jumper, dos de los tres galardonados con el Premio Nobel de Química de 2024, posan en las oficinas de Google DeepMind UK en Londres, Gran Bretaña. 9 de octubre de 2024. REUTERS/Toby Melville
Demis Hassabis y John M. Jumper, dos de los tres galardonados con el Premio Nobel de Química de 2024, posan en las oficinas de Google DeepMind UK en Londres, Gran Bretaña. 9 de octubre de 2024. REUTERS/Toby Melville

El anuncio de los premios Nobel en Física y Química generó un intenso debate, ya que varios de los galardonados están estrechamente vinculados a la inteligencia artificial y a Google. Según la agencia de noticias Reuters, los premios no solo ponen en evidencia el papel creciente de las grandes empresas tecnológicas en la investigación científica, sino que también reavivan la discusión sobre si las categorías tradicionales del Nobel son adecuadas para reflejar estos avances.

El miércoles 9 de octubre, Demis Hassabis y John Jumper, ambos de Google DeepMind, recibieron el Premio Nobel de Química junto a David Baker, profesor de la Universidad de Washington. El trabajo que llevaron a cabo se centró en la predicción de estructuras proteicas, un avance considerado clave para la biología molecular y la medicina. La Academia Sueca justificó el premio al destacar el desarrollo de AlphaFold2, una herramienta de IA que resuelve un problema de más de 50 años: la predicción precisa de la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos.

09/10/2024 David Baker, Demis Hassabis y John M. Jumper, Premio Nobel de Química 2024
CULTURA 
PREMIO NOBEL
09/10/2024 David Baker, Demis Hassabis y John M. Jumper, Premio Nobel de Química 2024 CULTURA PREMIO NOBEL

La herramienta desarrollada por Hassabis y Jumper ha sido utilizada por millones de científicos en todo el mundo para entender mejor problemas como la resistencia a los antibióticos o la creación de enzimas capaces de descomponer plásticos. AlphaFold2 ha revolucionado el campo de la biología estructural al predecir las estructuras de casi todos los 200 millones de proteínas conocidas por la ciencia.

Un día antes, Geoffrey Hinton, exinvestigador de Google, fue galardonado con el Premio Nobel de Física junto con John Hopfield por sus contribuciones al aprendizaje automático, el fundamento de la actual revolución de la inteligencia artificial. Su investigación fue clave para el desarrollo de redes neuronales artificiales, tecnologías que hoy sustentan aplicaciones de IA en diversas áreas.

A pesar de la magnitud de los logros, surgieron críticas. La profesora Dame Wendy Hall, experta en IA y asesora de la ONU, afirmó que la falta de un Premio Nobel para ciencias de la computación o matemáticas distorsiona el modo en que se reconocen estos avances. “El comité fue creativo al premiar a Hinton en la categoría de física, pero necesitamos nuevas formas de honrar este tipo de ciencia”, explicó Hall. Para ella, aunque los logros son innegables, las categorías actuales no son las más adecuadas.

En tanto el profesor Noah Giansiracusa, de la Universidad de Bentley, coincidió en parte con Hall, y, si bien elogió los aportes de Hinton, sostuvo que sus trabajos no encajan completamente dentro de la definición tradicional de la física. “Lo que hicieron es fenomenal, pero ¿es física en el sentido estricto? No lo creo”, señaló.

Este debate pone en primer plano la influencia de las grandes corporaciones tecnológicas en la ciencia actual. Google, en particular, ha liderado los avances en IA, pero también enfrenta una competencia feroz con OpenAI, respaldada por Microsoft, y un creciente escrutinio regulatorio en Estados Unidos. Estos premios Nobel han evidenciado la creciente brecha entre la academia tradicional y las empresas tecnológicas en la investigación científica.

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