“I think the brain is the most amazing thing in the universe, and if we can figure out how it works, we could use that knowledge to build intelligent machines,” he added.
Both Hinton and Hassabis emphasized the importance of continued research and development in the field of AI, with a focus on safety and ethical considerations.
“We need to make sure that AI is used in a way that benefits society as a whole, and that it is developed responsibly,” said Hassabis.
As AI continues to make strides in various scientific disciplines, the potential for groundbreaking discoveries and advancements in medicine, climate science, and beyond is immense.
With their recent Nobel Prize win, Hassabis, Jumper, and Baker have solidified their place in history as pioneers in the field of AI and have set the stage for further innovation and progress in the years to come.
“Y en mis intentos por entender cómo funciona el cerebro, he ayudado a crear una tecnología que funciona sorprendentemente bien.”
Los premios de inteligencia artificial también han puesto de manifiesto la naturaleza interconectada de los descubrimientos científicos y la necesidad de compartir datos y experiencia, un fenómeno cada vez más raro en la investigación de IA que se lleva a cabo dentro de empresas comerciales como OpenAI y Google.
Los principios de la neurociencia y la física se utilizaron para desarrollar los modelos de IA de hoy, mientras que los datos generados por los biólogos ayudaron a inventar el software AlphaFold.
“Los científicos como yo tradicionalmente han resuelto las formas de las proteínas utilizando métodos experimentales laboriosos que pueden llevar años”, dijo Rivka Isaacson, profesora de biofísica molecular en el King’s College de Londres, quien fue una de las primeras probadoras beta de AlphaFold. “Sin embargo, fueron estas estructuras resueltas, que el mundo experimental deposita para uso público, las que se utilizaron para entrenar a AlphaFold.”
Añadió que la técnica de IA había permitido a científicos como ella “adelantarse para investigar más profundamente la función y la dinámica de las proteínas, haciendo diferentes preguntas y potencialmente abriendo nuevas áreas de investigación”.
En última instancia, la IA, al igual que la microscopía electrónica o la cristalografía de rayos X, sigue siendo una herramienta analítica, no un agente independiente que realiza investigaciones originales. Hassabis insiste en que la tecnología no puede reemplazar el trabajo de los científicos.
“La ingeniosidad humana entra en juego: hacer la pregunta, la conjetura, la hipótesis, nuestros sistemas no pueden hacer nada de eso”, dijo. “[La IA] solo analiza datos en este momento.”