{"id":24408,"date":"2024-11-01T23:37:46","date_gmt":"2024-11-02T02:37:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.semanariolocal.cl\/?p=24408"},"modified":"2024-11-03T23:44:52","modified_gmt":"2024-11-04T02:44:52","slug":"inteligencia-artificial-y-premios-nobel-perdemos-el-control-del-conocimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.semanariolocal.cl\/?p=24408","title":{"rendered":"Inteligencia artificial y premios Nobel: \u00bfPerdemos el control del conocimiento?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>01 de noviembre del 2024. <\/strong>Los recientes premios Nobel de Qu\u00edmica y F\u00edsica, otorgados a figuras como Demis Hassabis, John Jumper, John Hopfield y Geoffrey Hinton, han destacado los avances de la inteligencia artificial (IA) en \u00e1reas como la predicci\u00f3n de la estructura de prote\u00ednas y el aprendizaje autom\u00e1tico. Aunque estos galardones celebran logros significativos en campos cr\u00edticos, tambi\u00e9n abren un debate crucial sobre los desaf\u00edos de depender cada vez m\u00e1s de algoritmos que los seres humanos no comprenden completamente. Este avance plantea una amenaza directa al m\u00e9todo cient\u00edfico tradicional, que durante siglos ha sido la base de la producci\u00f3n de conocimiento humano.<\/p>\n\n\n\n<p>El Nobel de Qu\u00edmica concedido a Demis Hassabis y John Jumper, por el desarrollo de AlphaFold, un programa de IA capaz de predecir con precisi\u00f3n la estructura tridimensional de las prote\u00ednas, destaca un hito en la biolog\u00eda y la biotecnolog\u00eda. Las prote\u00ednas, los \u00abbloques de construcci\u00f3n\u00bb de la vida, tienen funciones biol\u00f3gicas determinadas por su estructura, por lo que entender c\u00f3mo se pliegan ha sido una meta cient\u00edfica durante d\u00e9cadas. Los m\u00e9todos tradicionales no hab\u00edan logrado resolver este problema de manera efectiva.<\/p>\n\n\n\n<p>AlphaFold rompi\u00f3 esa barrera, utilizando aprendizaje profundo para generar predicciones precisas que antes parec\u00edan imposibles. Sin embargo, lo m\u00e1s inquietante de este avance es que, aunque el programa es extremadamente efectivo, sus creadores no pueden explicar del todo c\u00f3mo llega a sus conclusiones. Este fen\u00f3meno, com\u00fan en muchos sistemas avanzados de IA, plantea un reto para la ciencia: estos algoritmos act\u00faan como \u00abcajas negras\u00bb cuyas operaciones internas son demasiado complejas para que incluso los expertos las comprendan completamente. As\u00ed, mientras los cient\u00edficos pueden confiar en los resultados de AlphaFold, surgen preguntas importantes: \u00bfqu\u00e9 implica depender de un sistema cuyo funcionamiento no entendemos del todo? \u00bfEstamos abandonando principios fundamentales del m\u00e9todo cient\u00edfico, como la reproducibilidad y la transparencia?<\/p>\n\n\n\n<p>La creciente dependencia de algoritmos como cajas negras plantea un dilema no solo filos\u00f3fico, sino pr\u00e1ctico para la ciencia. Durante siglos, el m\u00e9todo cient\u00edfico ha sido la base de la generaci\u00f3n de conocimiento. Este m\u00e9todo se fundamenta en la observaci\u00f3n, la formulaci\u00f3n de hip\u00f3tesis, la experimentaci\u00f3n, y la verificaci\u00f3n. Cada paso debe ser reproducible y verificable por otros cient\u00edficos, asegurando que el conocimiento generado sea confiable y comprensible. Esta transparencia es lo que ha permitido el avance de la ciencia a lo largo de los a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfEstamos, entonces, sacrificando la comprensi\u00f3n en favor de la predicci\u00f3n? Esta es una de las preguntas m\u00e1s inquietantes que enfrenta la ciencia en la era de la IA. Si no podemos entender los procesos detr\u00e1s de ciertos algoritmos, \u00bfc\u00f3mo podemos mejorar o corregir sus resultados? \u00bfEstamos delegando demasiado en la tecnolog\u00eda, perdiendo la capacidad de comprender problemas complejos por nosotros mismos?<\/p>\n\n\n\n<p>El fil\u00f3sofo dan\u00e9s S\u00f8ren Kierkegaard sosten\u00eda que \u00abla vida debe ser comprendida hacia atr\u00e1s, pero vivida hacia adelante\u00bb. En el contexto de la IA, podr\u00edamos parafrasearlo y decir que el conocimiento debe ser comprendido, no solo aplicado. Sin una comprensi\u00f3n s\u00f3lida de c\u00f3mo se obtienen los resultados que impulsan nuestros descubrimientos, corremos el riesgo de avanzar en la oscuridad. Si permitimos que este enfoque prevalezca sin cr\u00edtica, podr\u00edamos vernos en una situaci\u00f3n donde los seres humanos se conviertan en usuarios pasivos de conocimiento producido por algoritmos, perdiendo el control sobre el proceso de creaci\u00f3n de ese conocimiento.<\/p>\n\n\n\n<p>La ciencia debe ser comprensible, no solo predictiva.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>01 de noviembre del 2024. Los recientes premios Nobel de Qu\u00edmica y F\u00edsica, otorgados a figuras como Demis Hassabis, John Jumper, John Hopfield y Geoffrey Hinton, han destacado los avances de la inteligencia artificial (IA) en \u00e1reas como la predicci\u00f3n de la estructura de prote\u00ednas y el aprendizaje autom\u00e1tico. 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