Sistemas automatizados en el avance de investigaciones científicas

A medida que la ciencia ficción argumenta nuevas líneas, como las consecuencias intencionadas de dar tareas demasiado complicadas o peligrosas para los seres humanos en mano de los ordenadores y robots es cada vez más popular. Sin embargo, en la vida real cada vez más científicos están haciendo justamente eso, la creación de sistemas automatizados y dispositivos que no sólo pueden ayudar a recopilar, organizar y analizar datos científicos, sino que también son capaces de forma inteligente e independiente elaborar nuevas hipótesis y planteamientos a la investigación sobre la base de los datos obtenidos.

Este interesante tema ha sido tratado en la revista Science de este mes, en el que David Vals del Centro de Sistemas de Aprendizaje Computacional de la Universidad de Columbia y Bruce G. Buchanan del Departamento de Ciencias de la Computación en la Universidad de Pittsburgh, hablan sobre este nuevo mundo de la investigación científica y sus consecuencias en la manera de hacer ciencia. Ellos ven esto como una tendencia prometedora, pero advierten que los investigadores tienen que considerar qué tareas son las más adecuadas para la automatización y cuales debería dejarse a la mente humana.

Vals y Buchanan señalan que la ayuda a partir de computadoras de automatización ha formado parte de la investigación científica durante décadas, desde simples programas que trazan arcos balísticos a las bases de datos que organizan y muestran datos científicos. Todos estos sistemas, sin embargo, requiere un “humano en el bucle” para dar forma a la investigación, examinar los resultados y determinar la forma de aplicar los resultados en el futuro.

Las actuales fronteras de la automatización puede hacer paracer al ser humano científico obsoleto. Vals y Buchanan describen en su artículo que; “es posible que un programa de ordenador… lleve a cabo un procedimiento de bucle continuo que comienza con una pregunta, lleva a cabo diversos experimentos para responderla, evaluando los resultados, y reformula nuevas preguntas”.

Por ello afirman que estos nuevos sistemas llegan justo en el momento donde más se necesitan. Con nuevos sensores e instrumentos más capaces y complejos, el mundo científico se está ahogando en datos, por lo que requieren de asistentes basados en computadoras para tamizar activamente a través de los datos recabados, ya que puede ser la única manera de dar sentido a todo.

Según Vals y Buchanan, la perspectiva de la automatización de la ciencia también aporta una serie de cuestiones que deben considerarse cuando estas nuevas tecnologías sean ampliamente adoptadas y desplegadas, por ejemplo, en la determinación de lo que hay que automatizar, lo que debería dejarse a la intervención humana, y cómo esta nueva investigación automatizada afectará los resultados y el proceso científico. También es posible que estas nuevas herramientas generen aún más datos a considerar, y, por tanto, contribuyan a uno de los problemas que deban resolverse.

Mirando hacia el futuro, el mejor enfoque es pensar en estas herramientas como asistentes inteligentes que pueden hacer diferentes tipos de tareas relacionadas con la investigación científica. Los científicos pueden determinar que tipos asistentes son la mejor opción para los diferentes aspectos de su investigación.

Independientemente de la especialidad (ingeniería, biología, física, química, etc…) los científicos pueden agregar nuevas necesidades en conocimientos y habilidades en la inteligencia artificial, aprendizaje automático, y la representación del conocimiento. En resumen, los sistemas de investigación automatizados y autónomos deben enfocarse como un cambio en la forma de trabajo de los científicos, mejorando así el potencial. Esto da como resultado nuevos avances que mejoran el bienestar de la sociedad, eso sí, siempre sin llegar a sustituir propiamente a los científicos, ya que sólo es conceptualmente una herramienta que complementa su trabajo.

Más información: Science Magazine