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Los comités del Nobel reconocieron el poder transformador de la inteligencia artificial (IA) en dos de los premios de este año Premio Pioneros de Redes Neuronales en Físicay Desarrolladores de herramientas computacionales para estudiar y diseñar proteínas En Premio de Química. Pero no todos los investigadores están contentos.

Momentos después de que la Real Academia Sueca de Ciencias revelara los ganadores del Premio Nobel de Física de este año, las redes sociales estallaron y muchos físicos argumentaron que la ciencia que sustenta el aprendizaje automático, celebrado en los premios Geoffrey Hinton y John Hopfield, no era en realidad física.

El premio de química es para los desarrolladores de AlphaFold AI, que predice estructuras de proteínas

“Estoy sin palabras. “Amo el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales tanto como a cualquiera, pero es difícil ver esto como un descubrimiento de la física”, dijo Jonathan Pritchard, astrofísico del Imperial College de Londres”. Escrito en X. “Creo que el Premio Nobel ha estado expuesto al bombo publicitario de la IA”.

La investigación de Hinton, de la Universidad de Toronto en Canadá, y Hopfield de la Universidad de Princeton en Nueva Jersey, “cae en el ámbito de la informática”, dice Sabine Hosenfelder, física del Centro de Filosofía Matemática de Munich en Alemania. “El Premio Nobel anual es una oportunidad única para que la física –y los físicos con ella– pasen a ser el centro de atención. Es el día en que amigos y familiares recuerdan que conocen a un físico y tal vez se acercan a él y le preguntan cuál es el último Premio Nobel. El premio estaba a punto. Pero no este año.”

Unir los campos

Sin embargo, no todo el mundo se molestó: muchos físicos acogieron con satisfacción la noticia. “La investigación de Hopfield y Hinton fue interdisciplinaria y combinó física, matemáticas, informática y neurociencia”, dice Matt Strassler, físico teórico de la Universidad de Harvard en Cambridge, Massachusetts. “En ese sentido, pertenece a todas estas áreas”.

Anil Ananthaswamy es un escritor científico que vive en Berkeley, California y autor del libro. ¿Por qué las máquinas aprenden?Señala que aunque la investigación citada por el Comité Nobel puede no ser física teórica en sentido puro, tiene sus raíces en técnicas y conceptos de la física, como la energía. Las “redes Boltzmann” de Hinton y las redes Hopfield “son ambas modelos basados ​​en la energía”, afirma.

El Premio Nobel de Física lo ganaron los pioneros del aprendizaje automático

Ananthaswamy añade que la conexión con la física se volvió más tenue en desarrollos posteriores del aprendizaje automático, especialmente en las técnicas de “feed-forward” que facilitaron el entrenamiento de redes neuronales. Pero las ideas de la física están regresando y están ayudando a los investigadores a comprender por qué sistemas de aprendizaje profundo cada vez más complejos hacen lo que hacen. “Necesitamos la forma de pensar que tenemos en física para estudiar el aprendizaje automático”, dice Lenka Zdeborova, que estudia física estadística de la computación en el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana (EPFL).

“Creo que el Premio Nobel de Física debería seguir extendiéndose a más áreas del conocimiento físico”, afirma Giorgio Parisi, físico de la Universidad La Sapienza de Roma. Comparte el Premio Nobel 2021. “La física es cada vez más amplia y contiene muchas áreas de conocimiento que no existían en el pasado o que no formaban parte de la física”.

No sólo inteligencia artificial

La informática parecía haber completado su premio Nobel el día después de que se anunciara el premio de física, cuando Demis Hassabis y John Jumper, coautores del premio de física, Herramienta de inteligencia artificial para la predicción del pliegue de proteínas AlphaFold En Google DeepMind en Londres, ganó la mitad del Premio Nobel de Química. (La otra mitad fue otorgada a David Becker de la Universidad de Washington en Seattle por su trabajo sobre el diseño de proteínas que no utilizó el aprendizaje automático).

El premio fue un reconocimiento del poder disruptivo de la IA, pero también fue un reconocimiento de la continua acumulación de conocimiento en biología estructural y computacional, dice David Jones, bioinformático del University College London, que colaboró ​​con DeepMind en la primera versión de AlfaFold. “No creo que AlphaFold implique ningún cambio radical en la ciencia básica que no esté ya ahí”, afirma. “Es sólo una cuestión de cómo se armó y visualizó de una manera perfecta que permitió a AlphaFold alcanzar esas alturas”.

Estos cinco campos científicos ganan más premios Nobel

Por ejemplo, una de las principales entradas utilizadas por AlphaFold son las secuencias de proteínas relacionadas de diferentes organismos, que pueden identificar pares de aminoácidos que tienden a coevolucionar y, por lo tanto, pueden estar en proximidad física en la estructura 3D de la proteína. Los investigadores ya estaban utilizando esta idea para predecir estructuras de proteínas cuando se desarrolló AlphaFold, y algunos incluso estaban empezando a incorporar la idea en redes neuronales de aprendizaje profundo.

“No fue solo que fuimos a trabajar, presionamos el botón de IA y luego todos nos fuimos a casa”, dijo Jumper en una conferencia de prensa en DeepMind el 9 de octubre. “Fue realmente un proceso iterativo a medida que lo desarrollamos, investigamos y tratamos de encontrar el tipo correcto de combinación entre lo que la comunidad entiende sobre las proteínas y cómo podemos incorporar esas intuiciones a nuestra arquitectura”.

AlphaFold tampoco habría sido posible sin el Protein Data Bank, un depósito de acceso gratuito de más de 200.000 estructuras de proteínas (incluidas algunas que han contribuido a premios Nobel anteriores) que se han determinado mediante cristalografía de rayos X, microscopía electrónica criogénica y otros métodos experimentales. experimentos. Golpear. “Cada dato es resultado de años de esfuerzo por parte de alguien”, dijo Jumper.

Desde su creación en 1901, los Premios Nobel a menudo se han centrado en el impacto de la investigación en la sociedad y han premiado invenciones prácticas, no solo ciencia pura. En este sentido, los premios de 2024 no son una excepción, afirma Ananthaswamy. “A veces se les conceden premios por muy buenos proyectos de ingeniería. Láser y Reacción en cadena de la polimerasa“.