Ray Kurzweil sobre cómo la IA transformará el mundo físico / Sudo Null IT News

Futurista dice que los cambios serán particularmente profundos en la energía, la manufactura y la medicina

17 de junio de 2024

Para cuando los niños nacidos hoy ingresen al jardín de infantes, la inteligencia artificial (IA) probablemente superará a los humanos en todas las tareas cognitivas, desde la ciencia hasta la creatividad. Cuando predije por primera vez en 1999 que tendríamos inteligencia artificial general (AGI) para 2029, la mayoría de los expertos pensaron que había pasado a escribir ciencia ficción. Pero después de los impresionantes avances de los últimos años, muchos expertos creen que tendremos AGI incluso antes, por lo que técnicamente he pasado de optimista a pesimista sin cambiar mi pronóstico en absoluto.

Después de haber trabajado en este campo durante 61 años (más que cualquier otra persona viva), estoy entusiasmado de ver la IA en el centro de la conversación global. Sin embargo, la mayoría de los comentarios pasan por alto cómo los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT y Gemini encajan en una historia aún más amplia. La IA está preparada para dar el salto de revolucionar el mundo digital a transformar el mundo físico. Esto traerá innumerables beneficios, pero tres áreas tienen implicaciones particularmente profundas: la energía, la industria manufacturera y la medicina.

Las fuentes de energía son uno de los recursos más fundamentales de la civilización. Durante dos siglos, el mundo ha necesitado combustibles fósiles sucios y no renovables. Sin embargo, utilizar tan solo el 0,01% de la luz solar que recibe la Tierra cubriría todo el consumo energético de la humanidad. Desde 1975, las células solares se han vuelto un 99,7% más baratas por vatio de energía, lo que ha permitido que la energía mundial aumente aproximadamente 2 millones de veces. Entonces, ¿por qué la energía solar no es ya dominante?

El problema es doble. En primer lugar, los materiales fotovoltaicos siguen siendo demasiado caros e ineficientes para sustituir completamente al carbón y al gas. En segundo lugar, debido a que la producción de energía solar varía tanto a escala diaria (día/noche) como anual (verano/invierno), es necesario almacenar enormes cantidades de energía hasta su uso, y las tecnologías de baterías actuales no son rentables. Las leyes de la física sugieren la posibilidad de mejoras masivas, pero la gama de posibilidades químicas por explorar es tan amplia que los científicos han logrado progresos dolorosamente lentos.

Por el contrario, la IA puede examinar rápidamente miles de millones de compuestos químicos en simulaciones y ya está impulsando la innovación tanto en energía fotovoltaica como en baterías. Está a punto de acelerarse dramáticamente. A lo largo de la historia hasta noviembre de 2023, los humanos hemos descubierto aproximadamente 20.000 compuestos inorgánicos estables para su uso en todas las tecnologías. La IA de GNOME de Google descubrió mucho más, aumentando esa cifra de la noche a la mañana a 421.000. Pero eso apenas roza la superficie de las aplicaciones de ciencia de materiales. Una vez que una AGI significativamente más inteligente encuentre materiales completamente óptimos, los megaproyectos fotovoltaicos serán viables y la energía solar podría llegar a ser tan abundante que será prácticamente gratuita.

La abundancia de energía hace posible otra revolución: en la manufactura. Los costos de casi todos los bienes –desde alimentos y prendas de vestir hasta productos electrónicos y automóviles– se componen en gran medida de unos pocos factores comunes, como la energía, la mano de obra (incluido el trabajo de conocimiento como la investigación y el desarrollo y el diseño) y las materias primas. La IA está en camino de reducir significativamente todos estos costos.

Después de la energía solar abundante y barata, el siguiente componente es el trabajo humano, que a menudo es agotador y peligroso. La IA está logrando grandes avances en la robótica, lo que puede reducir significativamente los costos laborales. La robótica también reducirá el costo de extracción de materias primas, y la IA está encontrando formas de reemplazar costosos elementos de tierras raras por otros comunes como el circonio, el silicio y el grafeno. En conjunto, esto significa que la mayoría de los tipos de bienes serán sorprendentemente baratos y accesibles.

Estas capacidades de fabricación avanzadas permitirán que la relación precio/rendimiento de la computación mantenga la trayectoria exponencial del siglo pasado: una mejora de 75 mil billones desde 1939. Esto sucede debido a la retroalimentación: los chips de IA de última generación se utilizan para optimizar el diseño de la próxima generación de chips. En términos de cálculos por segundo por dólar constante, el mejor hardware disponible podría generar 48 mil millones en noviembre pasado. Las nuevas GPU NVIDIA B200 superan los 500 mil millones.

A medida que construyamos la potencia informática titánica necesaria para simular la biología, marcaremos el comienzo de la tercera revolución física de la IA: la medicina. A pesar de 200 años de espectaculares avances, nuestra comprensión del cuerpo humano todavía se basa en aproximaciones imprecisas que suelen ser en gran medida correctas para la mayoría de los pacientes, pero que probablemente no lo sean del todo para otros. tú. Decenas de miles de estadounidenses mueren cada año por reacciones a medicamentos que, según los estudios, podrían ayudarlos.

Sin embargo, la IA está empezando a transformar la medicina en una ciencia exacta. En lugar de un minucioso ensayo y error en un laboratorio experimental, la biosimulación molecular (simulaciones informáticas precisas que ayudan a estudiar el cuerpo humano y cómo funcionan los medicamentos) puede evaluar rápidamente miles de millones de opciones para encontrar los medicamentos más prometedores. El verano pasado, el primer fármaco desarrollado de principio a fin por AI entró en la fase 2 de ensayos para el tratamiento de la fibrosis pulmonar idiopática, una enfermedad pulmonar. Docenas de otros fármacos desarrollados por la IA están entrando ahora en fase de prueba.

Tanto los procesos de descubrimiento de fármacos como los de prueba se acelerarán enormemente a medida que las simulaciones incorporen los datos mucho más ricos que la IA hace posible. A lo largo de la historia hasta 2022, la ciencia ha determinado las formas de unas 190.000 proteínas. Ese año, AlphaFold 2 de DeepMind desbloqueó más de 200 millones, que se puso a disposición de los investigadores de forma gratuita para ayudar a desarrollar nuevos tratamientos.

Se requiere mucha más investigación de laboratorio para completar con precisión simulaciones más grandes, pero la hoja de ruta es clara. A continuación, la IA modelará complejos proteicos, luego orgánulos, células, tejidos, órganos y, en última instancia, todo el cuerpo.

En última instancia, esto reemplazará los ensayos clínicos actuales, que son costosos, riesgosos, lentos y estadísticamente insuficientes. Incluso en un ensayo de fase 3, probablemente no haya sujetos que coincidan A usted para cada factor relevante de genética, estilo de vida, comorbilidades, interacciones medicamentosas y variación de enfermedades.

Los ensayos digitales nos permitirán adaptar los medicamentos a cada paciente individual. El potencial es impresionante: curar no sólo enfermedades como el cáncer y el Alzheimer, sino también los efectos nocivos del propio envejecimiento.

Hoy en día, el progreso científico proporciona al estadounidense o británico promedio entre seis y siete semanas adicionales de esperanza de vida cada año. Una vez que AGI nos brinde un dominio total de la biología celular, estos avances se acelerarán dramáticamente. Una vez que el aumento anual de la esperanza de vida alcance los 12 meses, habremos alcanzado la “velocidad de escape del envejecimiento”. Para las personas que practican diligentemente hábitos saludables y utilizan nuevas terapias, creo que esto sucederá entre 2029 y 2035, momento en el cual el envejecimiento no aumentará sus posibilidades anuales de muerte. Y gracias a las mejoras exponenciales en la relación precio-rendimiento en la informática, las terapias basadas en IA que inicialmente serían costosas pronto estarán ampliamente disponibles.

Esta es la promesa más transformadora de la IA: vidas más largas y saludables, sin las restricciones de la escasez y la debilidad que han limitado a la humanidad desde el principio.

Ray Kurzweil es informático, inventor y autor de libros como La era de las máquinas inteligentes (1990), La era de las máquinas espirituales (1999) y La singularidad está cerca (2005). Su nuevo libro, The Singularity Is Nearer: When We Merge with AI, se publicará el 25 de junio.

Ray Kurzweil sobre cómo la IA transformará el mundo físico (economist.com)

Soneto Claude 3.5 traducido