La IA con conciencia humana podría ayudarnos a superar la actual frontera científica, según los investigadores
2023-08-02 20:29:58
Los investigadores estudiaron cómo incorporar patrones de investigación humana a los modelos de IA para predecir mejor los futuros descubrimientos científicos.
Los modelos de IA entrenados a partir de hallazgos científicos publicados ya se utilizan para encontrar nuevos materiales o terapias específicas. En un nuevo artículo, un equipo de investigadores de la Universidad de Chicago y el Instituto Santa Fe da un paso más allá al integrar la distribución de la experiencia humana en modelos de IA para acelerar la ciencia.
Estos modelos de IA «human-aware» simulan cómo los expertos humanos hacen inferencias basadas en sus conocimientos y redes de colaboración. Como resultado, los modelos pueden predecir descubrimientos que se basan directamente en el conocimiento existente. Pero los modelos también pueden eludir deliberadamente el conjunto de científicos humanos para generar valiosas hipótesis «alienígenas» que probablemente no se descubrirían sin intervención.
La «IA con conciencia humana» predice descubrimientos
Los investigadores demuestran que, en casos extremos, sus modelos de IA con conciencia humana superan en hasta un 400% a los métodos que analizan únicamente el contenido científico. Por ejemplo, en problemas relacionados con la ciencia de los materiales, su método duplicó la precisión de las predicciones en comparación con métodos más antiguos. En la búsqueda de nuevas aplicaciones farmacéuticas, la precisión mejoró en más de un 40%. Según el equipo, los modelos de IA tuvieron éxito porque aprovecharon los patrones de atención colectiva de los científicos humanos.
Para el entrenamiento, el equipo construyó hipergrafías de investigación a partir de metadatos de publicaciones, mostrando conexiones entre materiales, propiedades y autores participantes. A continuación, el equipo identificó inferencias cognitivamente accesibles generando secuencias de paseos aleatorios sobre estos hipergrafos, es decir, inferencias que los expertos humanos podrían hacer basándose en sus conocimientos y colaboración.
La distribución de expertos en torno a los temas de investigación proporcionó una señal clara de la probabilidad de futuros descubrimientos en el campo. Según el equipo, estos descubrimientos se producen al establecer nuevas conexiones, es decir, cuando los investigadores descubren vínculos entre conceptos que de otro modo no estarían relacionados.
La IA puede generar «hipótesis plausibles» años antes de que a los humanos se les ocurran
Aquí es donde entra en juego el segundo enfoque del equipo: Sus modelos de IA también pueden buscar más allá de los descubrimientos inicialmente accesibles a los expertos humanos. Al evitar deliberadamente áreas de investigación muy concurridas, los modelos podrían generar hipótesis plausibles que tiendan puentes hacia áreas de investigación más distantes, posibilitando nuevos conceptos y descubrimientos.
«Estos hallazgos ofrecen apoyo a la influencia de la experiencia humana y la conexión social inscritas por nuestro hipergrafo de investigación en el impulso del avance científico. Esto sugiere que la búsqueda subyacente a los materiales y el avance médico está dominada por la explotación local de lo familiar frente a la exploración novedosa de lo desconocido», afirma el equipo. «Además, al ajustar nuestro algoritmo para evitar la multitud, generamos hipótesis prometedoras que probablemente no se imaginarán, perseguirán o publicarán sin la recomendación de la máquina durante años en el futuro. Al identificar y corregir los patrones colectivos de atención humana, formados por los límites de los campos y la educación institucionalizada, estos modelos complementan a la comunidad científica contemporánea.»
Según el documento, la IA con conciencia humana nos ofrece así el potencial de «avanzar hacia y más allá de la frontera científica contemporánea.»
Conclusión:
La principal conclusión del artículo científico es que la IA, junto con técnicas de aprendizaje automático (ML), está afectando ampliamente muchos aspectos de diversos campos, incluyendo la ciencia y la tecnología, la industria y nuestra vida cotidiana. La IA y el ML están impulsando nuevas investigaciones y aplicaciones, analizando datos de alto rendimiento para obtener información útil, categorizar, predecir y tomar decisiones basadas en evidencia de formas novedosas. Esto está promoviendo el crecimiento de nuevas aplicaciones y alimentando el auge sostenible de la IA. La integración de la IA en cada disciplina científica es una tendencia de investigación emergente, y el artículo busca ofrecer una guía de investigación amplia sobre las ciencias fundamentales con la posible infusión de IA, para ayudar a los investigadores a comprender profundamente las aplicaciones de vanguardia de las ciencias fundamentales basadas en IA y promover así el desarrollo continuo de estas ciencias.
