Para algunos físicos puede resultar polémico. El Nobel que ganara Einstein entre otros tantos referentes esta vez se aleja de los grandes avances que siguen sucediendo para comprender mejor el universo y sus leyes. O, en realidad, no tanto, como luego se detallará.
Uno de los ganadores es Geoffrey Hinton considerado el padre de la Inteligencia Artificial Generativa. Irónicamente el avance clave se dio gracias al aporte de uno se sus discípulos: Ilya Sutskever quien amplió las redes neuronales hacia nuevas fronteras.
John Hopfield por su parte fue quien primero propuso redes neuronales que recuperaran patrones asociativos. Algo similar a cuando se busca una palabra olvidada a partir de palabras cercanas.
Hinton recibió la noticia en un Holtel de California con mala conexión a Internet y no creía que el llamado fuera en serio. En la era IA donde es tan fácil crear contenido falso Geoffrey pensó que le estaban haciendo una broma. Y tenía además sus fundamentos. En el radar del nobel de este año estaban otros investigadores más relacionados con el día a día de la física. Pero tras varios minutos y el acento sueco de los miembros de la academia que hablaban con él finalmente se convenció.
Se debe destacar que dentro de la propia física avances cruciales como el bosón de Higgins conocido como la partícula de Dios porque otorga masa a las demás partículas o las ondas gravitacionales que están abriendo nuevas fronteras de investigació pudieron realizarse gracias a poder aplicar técnicas de IA.
Además, los trabajos de Hilton se apoyan en la física estadística mas allá que sus máquinas de Boltzman no fueran las que finalmente crearan los famosos LLM, los modelos fundacionales de la IA generativa.
Pero otros físicos no está tan contentos ya que los modelos de IA abandonan el componente analítico que tienen las leyes físicas. Son cajas negras que entregan resultados. Por lo tanto alertan que siempre tendrán algunas limitaciones aunque a veces no sea tan fácil distinguirlas.
"Si entreno un sistema de IA con un plano inclinado me va poder predecir bien cuando caerá una pelota por el mismo. Hasta que sople el viento. Esa es la diferencia entre entender bien un problema y por eso tener una ley física respecto a tener resultados que andan pero no sabemos por qué" dice Juan Raúl Cebral doctor en física de la Universidad de George Mason que creó un modelo en base a las ecuaciones de Navier Stokes para predecir la ruptura de aneurismas cerebrales.
Para Lucas Uzal quien junto a Bruno Ruyu fundaron Teramot es todo lo contrario. Ellos estudiaron física en el Balseiro y Lucas siguió una carrera académica en el mundo de la IA.
"Los trabajos pioneros de Hinton y Hopfield nos inspiraron a todos. En Teramot creamos una tecnología para que los datos de las empresas estén listos para la IA. Hay que tener en cuenta que a veces el dato es el mismo pero su perspectiva no. Un gerente de marketing y un CFO trabajan a veces con los mismos datos pero desde perspectivas diferentes. En Teramot logramos automatizar cómo estructurar los datos", señala Uzal.
El movimiento en torno a la Inteligencia Artificial actual es tan enorme que el comité Nobel evidentemente no se podía dar el lujo de ignorarla.
Por algo la carrera se intensifica y OpenAI le está pidiendo a sus inversores que no destinen fondos hacia otras compañías. Sin embargo, Ilya Sutskever quien se fue de OpenAI ya levantó US$ 1000 millones para su startup Superintelligence. De hecho abrieron búsquedas para sus oficinas de Palo Alto o Tel Aviv.
Mientras tanto Geoffrey Hinton está en los comentarios de todos. Porque la IA quizá sea una caja negra. Pero tiene algo que muchos extrañan: ese padre que habla con la voz certera para que conquistemos nuestros sueños.
