¿Cómo afectará la superinteligencia artificial / inteligencia general artificial a la investigación en biología molecular?

Incluso la IA a nivel humano tiene el potencial de acelerar la investigación científica en muchos campos, incluida la biología molecular. Para imaginar concretamente cómo ayudará la IA, hagamos algunas suposiciones sobre lo que es capaz de llamar “nivel humano”. Primero, debe ser capaz de comprender * al menos el lenguaje natural escrito, lo que le permite leer libros de texto, documentos científicos y otras comunicaciones académicas. Suponiendo una comprensión real, presumiblemente también podría escribir, lo que nos da su primer propósito útil: revisar críticamente, evaluar y resumir las teorías existentes. Segundo, y esto va de la mano con el primero (ver nota al pie), debe comprender todas las bases matemáticas, estadísticas, físicas, químicas y biológicas para los experimentos sobre los que está leyendo, lo que le permite 1) detectar lógico / errores estadísticos o fallas de diseño, 2) sopesar la evidencia a favor y en contra de varias teorías, 3) formular nuevas teorías, y 4) diseñar experimentos que discriminen de manera óptima entre hipótesis en competencia (por ejemplo, Robot Scientist diseña sus propios experimentos). Finalmente, suponiendo que tenga capacidad física a nivel humano, una IA (o equipo de IA) podría hacerse cargo de todas las actividades diarias de laboratorio.

Esencialmente, una IA a nivel humano podría actuar como un científico de investigación de pleno derecho. Una IA sobrehumana podría ser mejor de muchas maneras: 1) más rápido: leer, escribir, realizar experimentos, 2) cometer menos errores, 3) ser más inteligente, por ejemplo, capaz de evaluar simultáneamente muchas restricciones y formular mejores teorías y experimentos que Un simple humano.

* Tenga en cuenta que hay mucho trabajo (y debate) en torno al difícil problema de lograr que un agente ‘entienda’ el lenguaje, que generalmente se basa en la realidad física. Para una introducción, comience desde la conexión a tierra de Symbol
y cognición encarnada.

Cuando leo esta pregunta, recuerdo la historia de lo que se llama “Cognición aumentada”. El término puede entenderse parcialmente mirando la historia de JCR Licklider JCR Licklider y siguiendo la historia de Douglas Engelbart Douglas Engelbart quien, mientras fue financiado por Licklider y trabajando en el Stanford Research Institute (ahora SRI International), trabajó en sistemas de aumento. Cuando recuerdo haber leído la historia, Licklider realmente no creía que debiéramos esperar a que se hicieran realidad todas las afirmaciones que se estaban haciendo para que la IA pasara; decidió hacer una pregunta diferente: ¿cómo se puede usar la informática para aumentar las capacidades humanas?

A partir de esa investigación, Engelbart escribió un artículo a principios de la década de 1960 que, cuando se leyó hoy, predijo correctamente muchas de las cosas que ahora tenemos y hacemos. Luego dirigió la “Madre de todas las demostraciones” La Madre de todas las demostraciones en 1968 y mostró muchas de las cosas que hacemos ahora sin pensar en ellas.

Parece bastante agradable que, hoy, realmente estemos viendo muchas de esas primeras reclamaciones de IA; Tenemos teléfonos inteligentes con mucha más potencia de cómputo que las computadoras centrales que solía atender en los años 60. Tenemos a Siri y Watson haciendo cosas interesantes, entre las cuales Watson está leyendo literatura y haciendo lo que ahora se llaman “descubrimientos basados ​​en la literatura” creados primero por DR Swanson Don R. Swanson y usando esos descubrimientos para formar nuevas hipótesis, especialmente en campos de interés para biólogos.

En otros hilos aquí, hay conversaciones sobre la construcción de sistemas de código abierto tipo Watson. Tiendo a pensar que Licklider tenía un punto: mientras todavía estamos esperando la IA “sobrehumana”, sigue habiendo un campo realmente rico de aumento de las capacidades humanas al que todos podemos contribuir.