¿Podría una IA ganar un Nobel antes de 2050?: los expertos debaten sobre el futuro de la ciencia Infobae

En universidades y laboratorios de todo el mundo, científicos estudian si la inteligencia artificial (IA) podría obtener uno de los premios Nobel antes del año 2050. Las innovaciones recientes impulsaron el interés por esta posibilidad, ya que los sistemas de IA demuestran habilidades cada vez mayores para analizar datos, diseñar experimentos y formular hipótesis originales. Entre observaciones de expertos y desafíos técnicos, surge el interrogante: ¿llegará una máquina a alcanzar un descubrimiento merecedor de reconocimiento mundial en menos de tres décadas?

Según la revista científica Nature, la conversación sobre una IA galardonada con un Nobel comenzó a tomar fuerza en 2016, cuando Hiroaki Kitano, biólogo japonés y directivo de Sony AI, propuso a la comunidad científica el “Desafío Nobel Turing”. Este reto pretende el desarrollo de un sistema capaz de realizar descubrimientos a la altura de los científicos humanos. La premisa es clara: el premio debe reconocer no solo la capacidad de procesamiento de datos, sino la generación autónoma de conocimiento nuevo, sin intervención humana directa.

De acuerdo con la proyección del desafío, para el año 2050 podría existir un sistema de inteligencia artificial capaz de reunir las destrezas necesarias para identificar problemas, planificar sus propios experimentos y generar resultados que transformen su área de estudio. Sin embargo, diversos investigadores señalan que el avance va más allá de la simple acumulación de datos o la imitación de patrones científicos existentes.

Ross King, especialista en ingeniería química de la Universidad de Cambridge y organizador del desafío, afirma que no se debe descartar la posibilidad de que una IA científica logre tal distinción incluso antes de lo previsto. Para King, los progresos actuales marcan el inicio de una tendencia que podría acelerarse con el tiempo y la inversión adecuada en investigación fundamental.

Los obstáculos principales no se encuentran solo en la perfección tecnológica, sino en la financiación y en la redefinición de los límites entre la invención humana y la autonomía de las máquinas. Yolanda Gil, experta en inteligencia artificial de la Universidad del Sur de California, subraya que el éxito de estos sistemas dependerá del respaldo económico y de una transformación profunda en la manera de desarrollar inteligencia artificial.

Para Gil, “si mañana viéramos que un programa gubernamental invirtiera 1.000 millones de dólares en investigación fundamental, creo que avanzaría mucho más rápido”.

De igual modo, Bengt Nordén, químico y expresidente del Comité Nobel de Química, establece tres criterios esenciales para considerar cualquier avance digno de un Nobel: utilidad, impacto y capacidad para abrir nuevas comprensiones científicas. La IA deberá demostrar la misma trascendencia y relevancia que los descubrimientos humanos con anterioridad premiados.

En la práctica, los sistemas de inteligencia artificial ya se asociaron a logros reconocidos. De acuerdo con Nature, en 2024 el Nobel de Física fue para los pioneros que desarrollaron el aprendizaje automático y sentaron bases para las redes neuronales artificiales. Ese mismo año, parte del Nobel de Química distinguió a los investigadores de AlphaFold, una tecnología de Google DeepMind capaz de predecir la estructura de proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Sin embargo, estos premios se otorgaron a las personas y equipos humanos detrás de los desarrollos, no a las máquinas mismas.

Este aspecto señala que, hasta el momento, los criterios del comité Nobel solo permiten la premiación de individuos, organizaciones o instituciones. La posibilidad de reconocer a una máquina requeriría cambios en los estatutos y protocolos de selección. Para recibir el prestigioso galardón, un sistema artificial debería ejecutar todo el proceso—desde la formulación de la hipótesis hasta la obtención del resultado—de manera totalmente autónoma.

Las capacidades actuales de la IA siguen en aumento. Según reportes, en la última década los sistemas avanzados contribuyeron a descifrar el lenguaje animal, explorar teorías sobre el origen de la vida e incluso anticipar la colisión de cuerpos celestes. Destacan casos como “Coscientist”, un proyecto liderado por Gabe Gomes y su equipo en la Universidad Carnegie Mellon, que emplea grandes modelos de lenguaje parecidos a los de ChatGPT para desarrollar y ejecutar experimentos químicos mediante equipos robóticos de laboratorio.

No obstante, el consenso científico indica que aún persisten limitaciones. Los sistemas de IA se entrenan a partir del conocimiento previo y las estructuras establecidas por la comunidad global. La creación de ideas completamente nuevas, ajenas al acervo existente, todavía representa uno de los mayores desafíos. “La única manera de obtener estas respuestas es probándolas, como hacemos con cualquier hipótesis”, comenta Yolanda Gil, quien remarca que la experimentación constante será clave para medir los alcances reales de esta tecnología.

Aunque la inteligencia artificial asume cada vez más tareas complejas y realiza avances significativos en campos científicos, la posibilidad de que llegue a recibir un premio Nobel implica un conjunto de condiciones técnicas, éticas y filosóficas en evolución. Por ahora, el debate sigue abierto. Los próximos años resultarán decisivos para saber si una máquina podrá competir de igual a igual con las mentes más brillantes de la humanidad y alcanzar uno de los reconocimientos más emblemáticos de la ciencia mundial.

Inteligencia artificial, descubrimiento autónomo y premios Nobel configuran un escenario desafiante, donde el protagonismo de la tecnología inspira nuevas preguntas y caminos para la investigación. La comunidad científica se mantiene alerta ante la posibilidad de un futuro donde una IA obtenga un honor reservado, hasta el momento, solo para las personas y sus creaciones.