Un científico promedio lee no más de 250 trabajos por año. Y, a la vez, tanta cantidad ha significado una declinación en la calidad de muchos de los trabajos. Estos dos desafíos, demasiada cantidad y demasiada poca calidad nos señalan que la capacidad neurológica de un ser humano es “finita” y no infinita. Esto quiere decir que los científicos están derivando hipótesis de una fracción cada vez más pequeña del conocimiento colectivo. Por eso muchas veces no aciertan a hacer las preguntas correctas o repiten preguntas ya formuladas.
La automatización del proceso científico podría superar esta crisis incorporando inteligencia artificial al proceso científico. Las máquinas tienen más memoria y más capacidad computacional que el cerebro humano. La automatización del proceso científico podría aumentar la tasa del descubrimiento y hasta podría generar otra revolución científica.
Esta enorme posibilidad gira alrededor de una igualmente enorme pregunta: ¿El descubrimiento científico puede, realmente, automatizarse?
Ahmed Alkhateeb, biólogo molecular especializado en cáncer de la Harvard Medical School cree que sí y se basa en el trabajo realizado en el siglo 17 por el filósofo inglés Sir Francis Bacon, también progenitor de la ciencia moderna. Bacon proponía eliminar el prejuicio lógico que existe en todo proceso de observación y conceptualización delineando pasos de síntesis científica y optimizando cada uno por separado. Era el proceso inductivo. En Novum Organum decía que los empíricos son como las hormigas: acumulan y usan. Los racionalistas tejen telas como las arañas. El mejor método es el de la abeja que se encuentra en el medio: toman material existente y lo usan.
Sus razonamientos, dice, revelaron también una verdad escondida: que el proceso del descubrimiento es inherentemente algorítmico. Es el resultado de un número finito de pasos que se repiten hasta que se descubre un resultado significativo. {El usó explícitamente la palabra “máquina” para describir su método. Su algoritmo científico tiene tres componentes esenciales: 1) las observaciones tienen que ser recolectadas e incorporadas al cuerpo total del conocimiento.2) Las nuevas observaciones se usan para generar nuevas hipótesis y 3) las hipótesis se testean con experimentos diseñados con mucho cuidado.
Si la ciencia es algorítmica, debe tener potencial para automatizarse. Para automatizar el proceso científico habrá que incorporar máquinas en cada paso y lograr que los tres interactúen sin fricciones. Todavía nadie averiguó cómo hacer eso porque los tres pasos del descubrimiento científico ocupan planos diferentes; la observación es sensual, la hipótesis es mental y la experimentación es mecánica.
No obstante, dice Alkhateeb, los últimos avances en computación y bases de datos en red hacen que el método de Bacon se vea práctico por primera vez en la historia y pensar en que es posible automatizar el descubrimiento científico.
La mente humana no puede reconstruir fenómenos naturales altamente complejos con la eficiencia necesaria en esta era de big data. Un método Baconiano moderno que incorpore data mining y luego analice la información con modelos computacionales inductivos podría transformar nuestra comprensión del mundo natural. Un método así nos permitiría generar hipótesis nuevas con más chances de resultar verdaderas, luego testear esas hipótesis para llenar los baches en nuestro conocimiento.
Datos tomados de AEON
