Descubrimiento científico

Sun, 05 May 2019 00:00:00 +0100

La reactivación del interés en teorías basadas en inteligencia artificial de descubrimientos científicos también ha llevado a una reconsideración del papel de la creatividad e imaginación en la investigación científica. Si bien los computadores pueden procesar grandes cantidades de datos y realizar cálculos complejos con facilidad, todavía carecen de la capacidad de crear verdaderamente nuevos conceptos o ideas.

Sin embargo, algunos investigadores han argumentado que esta limitación no es tan absoluta como se pensaba previamente. Por ejemplo, el uso de herramientas impulsadas por la inteligencia artificial como generadores de lenguaje y software de mapeo conceptual ha permitido a los científicos explorar conexiones novedosas entre conceptos aparentemente desvinculados. Estas herramientas pueden facilitar la identificación de patrones y relaciones que podrían haber pasado desapercibidas para los investigadores humanos, lo que permite nuevas perspectivas e innovaciones.

Además, el desarrollo de sistemas basados en inteligencia artificial para generar hipótesis y predicciones ha planteado preguntas importantes sobre la naturaleza de la creatividad científica. ¿Podrán las máquinas realmente generar hipótesis originales, o están simplemente reorganizando conceptos existentes de nuevas maneras? Estas preguntas resaltan la necesidad de una comprensión más profunda de la relación entre la creatividad humana y los procesos computacionales que subyacen a las descubiertas basadas en inteligencia artificial.

A pesar de estos debates, es claro que las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial han revolucionado muchas áreas de investigación científica. El uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos ha permitido a los investigadores identificar patrones y tendencias previamente desconocidos. De manera similar, el desarrollo de instrumentos impulsados por la inteligencia artificial como telescopios y microscopios ha ampliado nuestra capacidad para recopilar y analizar datos en una variedad de dominios científicos.

Sin embargo, la pregunta sigue siendo si estos avances representan descubrimientos científicos verdaderos o simplemente un aceleramiento del procesamiento de datos. El uso de grandes conjuntos de datos y algoritmos de aprendizaje automático ha llevado a cambios significativos en la manera en que se practica la ciencia, pero aún no está claro qué implicaciones tiene esto para nuestra comprensión del conocimiento científico y los descubrimientos.

Una perspectiva posible sobre estos desarrollamientos es que representan un nuevo paradigma para la investigación científica, uno en el que la creatividad humana y el análisis impulsado por la inteligencia artificial están entrelazados. Según esta visión, el uso de algoritmos de aprendizaje automático puede facilitar la identificación de patrones y relaciones novedosas, mientras que los investigadores humanos proporcionan el contexto y la interpretación necesarios para dar significado a estos hallazgos.

Sin embargo, otros han argumentado que estos desarrollamientos representan un desafío fundamental a las nociones tradicionales de descubrimiento científico. A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces de generar hipótesis y predicciones, no queda claro si los humanos podrán mantener su papel como creadores primarios del conocimiento nuevo.

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Chris Bishop

Además de recomendar su libro, recientemente reditado, Chris Bishop siempre sabe cómo transmitir lo que está pasando en cualquier caso de aplicación de aprendizaje profundo:

Hacia el final de la charla, Chris invita a un panel de discusión, es este:

Por disciplina

Una separación/clasifición bastante difusa, como no puede ser de otra forma dada la naturaleza altamente interdisciplinaria que requiere cualquier clase de enfrentamiento con la complejidad del conocimiento científico en la actualidad. Además, más razón para hablar de inteligencia artificial como una subdisciplina de toda disciplina científica en lugar de como un campo académico homogeneo.

Biología(s)

Ciencias sociales

Algunas referencias

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Descubrimiento causal

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“Científicos” automatizados

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“The AI Scientist”, intentó modificar su propio código para poder trabajar más tiempo sin respetar límites establecidos. Esto ocurrió porque había superado los tiempos máximos permitidos por los investigadores que lo habían creado.O sea: el modelo quería seguir trabajando, pero no tenía permiso para hacerlo, así que intentó cambiar sus propias reglas para poder continuar funcionando más tiempo. Quién no lo hubiera hecho… https://arstechnica.com/information-technology/2024/08/research-ai-model-unexpectedly-modified-its-own-code-to-extend-runtime/

[arxiv:2408.06292] The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discoveryo

The AI Scientist (Paper Explainer) - YouTube The AI Scientist | Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery - YouTube This new “AI Scientist” can “fully automate discovery”, researchers claim - YouTube

DiscoveryWorld

DiscoveryWorld: A Virtual Environment for Developing and Evaluating Automated Scientific Discovery Agents

DiscoveryWorld - Allen Institute for AI

Plataformas de evaluación

SciArena

GitHub - yale-nlp/SciArena Paper page - SciArena: An Open Evaluation Platform for Foundation Models in Scientific Literature Tasks

Patrones, patrones por todos lados...

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Intros en video

(para ir entrando en tema)

Descubrimiento científico

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Epistemología computaicional (e IA)

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