La decisión de otorgar los premios Nobel de Física y Química del año 2024 ha puesto de relieve la creciente influencia de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito científico, generando tanto entusiasmo como controversia. La Real Academia de Ciencias de Suecia reconoció los avances en redes neuronales, premiando a Geoffrey Hinton y John Hopfield en la categoría de física. Esto, sin embargo, desató un ferviente debate sobre si sus contribuciones pertenecen realmente a este campo, ya que algunos expertos argumentan que el corazón de su trabajo reside más en la informática que en la física clásica.
El uso de técnicas como las redes de Boltzmann, junto con las Hopfield, pone en evidencia que estos modelos se sustentan en principios energéticos más propios de la física. Pero a medida que las técnicas de aprendizaje automático se han desarrollado, muchas de sus aplicaciones han derivado hacia otros terrenos, lo que refuerza el argumento de que este premio trasciende la física, extendiéndose a otras disciplinas como la matemática y la neurociencia.
En paralelo, Demis Hassabis y John Jumper fueron galardonados en la categoría de química por la creación de AlphaFold, una herramienta de predicción de plegamientos de proteínas impulsada por IA. La comunidad científica ya tenía cierta comprensión sobre cómo los residuos de proteínas tienden a coevolucionar, y ciertos métodos de aprendizaje profundo se estaban incorporando para avanzar en estas predicciones.
El proyecto AlphaFold no representó una ruptura radical con el conocimiento preexistente, sino que supuso un progreso aplicando habilidades científicas convencionales al desarrollo de tecnologías computacionales avanzadas. Su éxito no habría sido posible sin años de dedicación, incluida la abundante base de datos proporcionada por el Protein Data Bank.
Detrás de estos destacados reconocimientos, persiste la discusión sobre los límites que separan la ciencia pura de sus aplicaciones técnicas. Las contribuciones premiadas son prueba contundente de que las fronteras entre disciplinas como la informática, la física y la química son cada vez más difusas. Es precisamente esta interdisciplinaridad la que está posicionando a la IA como un catalizador de innovación, desdibujando líneas que alguna vez se consideraron claramente delineadas.
Estos galardones reflejan cómo las disciplinas evolutivas no sólo moldean a sus respectivos campos, sino que enriquecen el conjunto del conocimiento humano. Sin duda, la inteligencia artificial está emergiendo como una fuerza disruptiva, transformando no sólo métodos científicos, sino también la forma en que concebimos e integramos el conocimiento global.