Autor: Dr. José Martín Méndez González
Es indudable que la Inteligencia Artificial (IA) ha cambiado la manera en que nos relacionamos y creamos bienes y servicios orientados a satisfacer o crear mercados. La IA halla correlaciones entre una o más variables que flotan en un océano de datos. Muy probablemente, sin ayuda de la IA, estas correlaciones no hubieran sido descubiertas por la mente humana, bien sea porque la mente posee límites naturales en el manejo de un cierto número de datos o porque nunca se le hubiera ocurrido preguntarse si tal o cual grupo de variables podría estar relacionado de alguna manera.
Por otro lado, estoy seguro de que todos nosotros hemos experimentado situaciones o estados mentales en los que logramos resolver un problema o conjetura en el que hemos estado trabajando durante cierto tiempo sin contar con todos los detalles necesariamente. Es decir, no sólo tenemos la certeza de que es posible ir del punto “A” al “B” sino que vislumbramos algunos detalles del camino a seguir para llegar al punto “B”. Confío en que a este último proceso lo podemos llamar intuición: la facultad de comprender las cosas instantáneamente, sin necesidad de razonamiento (lo cual no implica descartar un razonamiento lógico deductivo en alguno de los pasos que nos lleven a la solución del problema). En su cuarta acepción, la RAE define a la intuición como “la percepción íntima e instantánea de una idea o una verdad que aparece como evidente a quien la tiene”.
Un par de ejemplos ilustran el fenómeno de la intuición en la solución de problemas en el mundo científico, los cuales pueden llegar a constituir cambios de paradigma en sus propias áreas de estudio. El primero de ellos proviene de la química. August Kekulé (1829-1896) fue un prominente químico orgánico alemán. Durante su época la química orgánica estaba viviendo una revolución debido a las nuevas teorías sobre la estructura atómica de las moléculas (cómo se unían y organizaban en el espacio). Un compuesto que planteaba un enigma era el benceno, un compuesto aromático formado por 6 átomos de carbono y 6 de hidrógeno. En ese entonces no se sabía cómo era que estaban organizados sus átomos. De acuerdo con Kekulé, fue durante un sueño cuando tuvo la imagen de una serpiente mordiéndose la cola (Ouroboros). Esta visión le hizo darse cuenta de que el benceno en realidad formaba un anillo, con los enlaces sencillos y dobles alternándose entre los átomos de carbono. Este hecho constituyó un hito en el entendimiento de muchos compuestos aromáticos en la química orgánica.
El segundo ejemplo proviene de la rama de las matemáticas, de la mano del filósofo y matemático Henri Poincaré (1854-1912), quien es más conocido por su trabajo de la estabilidad de los tres cuerpos (íntimamente relacionado con la estabilidad del sistema solar), el cual abrió el camino a lo que hoy conocemos como teoría del caos. En su libro, “Ciencia y Método”, Poincaré relata una manifestación de la intuición matemática: “En determinado momento estábamos en Coutances y habíamos de subir a un ómnibus para desplazarnos a otro sitio. Justo al poner el pie en el estribo, sin que ninguno de mis pensamientos precedentes pareciese haberla propiciado, me vino la idea de que las transformaciones que había usado para definir las funciones fuchsianas eran idénticas a las de la geometría no euclídea. No proseguí el razonamiento, ni hubiese tenido ocasión de ello, pues me senté en mi asiento y continué una conversación previa, pero estaba completamente seguro. A mi regreso a Caen lo comprobé concienzudamente por pundonor.”
¿Cuáles son los mecanismos mentales que logran dar coherencia a todas esas imágenes e ideas que parecen estar flotando a la deriva en el cerebro, y que conducen a la solución de un problema o dilema? Esto sigue siendo un tema de investigación serio en el campo de la neurobiología. Dado los enormes problemas que enfrentamos como humanidad, nunca está de sobra invertir en la comprensión de los mecanismos subyacentes que permiten hallar soluciones a la velocidad de un parpadeo.
Pero entender la biología del cerebro puede llegar a ser tardado. La escala de tiempo a la cual se producen avances en biología es más grande cuando se le compara con los avances tecnológicos en IA. Así, mientras se descubren los circuitos cerebrales involucrados en el proceso de la intuición, un grupo de científicos ha buscado la manera de guiar la intuición humana usando la IA. La semana pasada la revista Nature publicó un artículo titulado “Advancing mathematics by guiding human intuition with AI” (Avanzando en las matemáticas guiando la intuición humana con IA).
De acuerdo con los autores del artículo, el ciclo para desarrollar teorías matemáticas consta de los siguientes pasos: 1) Reconocer un posible patrón entre objetos matemáticos; 2)considerar algunos ejemplos simples donde se cumple el patrón; 3) calcular algunas propiedades de los objetos matemáticos que cumplen con el patrón; 4) refinar las posibles relaciones entre las propiedades encontradas (quizá en la forma de una ecuación o fórmula); 5) probar en ejemplos más complejos; 6) descartar propiedades que resultan innecesarias para describir las relaciones entre las propiedades de interés; 7) comprender a mayor profundidad los alcances de la ecuación o fórmula obtenida, o bien, comenzar un nuevo ciclo orientado a clarificar cómo están realmente relacionadas las propiedades de interés.
La apuesta del uso de IA se enfoca al paso 4), el refinamiento, el cual consideran como el núcleo donde reside el proceso creativo, ya que es allí donde el científico extrae generalizaciones a partir de ejemplo concretos, es decir, va de lo particular a lo general, haciendo uso de la intuición humana principalmente.
Los algoritmos de IA presentados en el artículo de Nature se han usado con éxito en el descubrimiento de nuevas relaciones matemáticas en la teoría de nudos y teoría de combinatoria. Aparentemente, ninguno de estos nuevos resultados está fuera de las capacidades de la actual generación de matemáticos, pero los resultados hallados con ayuda de la IA parecen ser genuinos por su originalidad; nunca ningún matemático había “mirado en esa dirección”, por decirlo de alguna manera. ¿A qué otras ramas de las matemáticas se pueden aplicar este enfoque? Es muy temprano para decirlo. Su versatilidad dependerá, quizá, de la intuición humana.
Esta clase de resultados en los avances de IA, donde se le dota de cierto poder para “dirigir” los intereses científicos de los humanos (aunque de momento sea en un entorno académico) en tal o cual tema, me recuerda lo que escribió Marshall McLuhan en su libro “Comprender los medios de Comunicación”: “Fisiológicamente, el hombre, en su uso normal de la tecnología (o de su cuerpo diversamente extendido), es constantemente modificado por ella a la vez que descubre un sinfín de maneras para modificarla a ella. El hombre se convierte, por decirlo así, en los órganos sexuales del mundo de la máquina”.
Y Ud., ¿qué opina?
