Project Vision 21

Los algoritmos han llegado a tal nivel de sofisticación y precisión que algunos científicos argumentan que se sabe más usando esos algoritmos que aprendiendo ciencia. Dicho de otro modo, la inteligencia artificial ha llevado a replantearse la utilidad, propósitos y métodos de la ciencia moderna. 

Se ha dicho, y con razón, que la ciencia moderna es una expresión actualizada y tecnologizada de la mitología antigua, entendiendo “mythos’ como una narrativa que, a la vez que da sentido a la realidad, sirve de base y guía para el pensamiento y la conducta. Expresiones como “La ciencia dice que…” revelan ese aspecto mitológico de la ciencia actual. 

Pero ahora, según parece, la ciencia ya no será necesaria porque los algoritmos de la inteligencia artificial la reemplazarán. Quizá sea prematuro realizar tal afirmación, pero existen serias y claras indicaciones que nos estamos moviendo en esa dirección.

Digámoslo de esta manera: yo no necesito saber cómo funciona un motor a combustión para manejar un automóvil ni tampoco necesito conocer en detalle todos los elementos tecnológicos dentro de mi teléfono inteligente para usar ese teléfono. 

De hecho, si tuviese que primero aprender cómo funciona el motor de un carro para manejar el carro o primero aprender qué función cumple cada componente de mi teléfono para usar el teléfono, muy probablemente yo nunca conduciría ni hablaría por teléfono.

Algo similar estaría sucediendo en cuanto a la relación entre los algoritmos y la ciencia, afirma el científico Hong Qin, del Laboratorio “Princeton” de Física de Plasma (PPPL), dependiente del Departamento de Energía de Estados Unidos. 

Básicamente, sostiene Qin, ya no es necesario aprender, como se hacía antes, todos los elementos de la física de Newton para calcular las órbitas de los planetas porque esos cálculos ahora los hacen los algoritmos de la inteligencia artificial, sin necesidad de pasar años y años estudiando física o astronomía.

Aún más concretamente, Qin afirma que los algoritmos están reemplazando a la ciencia tradicional con una especia de “caja negra”, en el sentido de un proceso que el usuario desconoce, que provee “predicciones precisas” y lo hace (y estos es realmente importante) “sin usar ninguna teoría ni leyes científicas”. 

Dicho de otro modo, no solamente la persona que desea calcular las órbitas de los planetas ya no necesita saber cómo o por qué se mueven esos planetas, sino que los algoritmos que realizan esos cálculos tampoco saben (ni les interesa saber) las leyes científicas que gobiernan las órbitas de los planetas. Obviamente, el ejemplo puede extenderse a casi cualquier otro campo científico. 

Pero ¿cómo hace el algoritmo para calcular con precisión las órbitas de los planetas si esos cálculos no tienen bases científicas? Porque el algoritmo se enseña a sí mismo cómo hacerlo. 

Estamos, entonces, viendo el inicio (creo) de una ciencia sin ciencia y de una ciencia sin consciencia, en la que todo se transforma en algo calculable, pero no en un sentido materialista, sino en el sentido que, según Qin, todo el universo es una simulación dentro de una computadora.