Un modelo de inteligencia artificial desarrollado en China ha sorprendido a la comunidad científica al deducir leyes físicas básicas sin intervención humana. AI-Newton, como se ha denominado al sistema, representa un avance notable en el uso de inteligencia artificial para el descubrimiento científico, al superar la simple predicción de datos y acercarse a una comprensión conceptual del mundo físico.
AI-Newton, el modelo que aprende como un científico
A diferencia de otras inteligencias artificiales entrenadas para reconocer patrones, AI-Newton utiliza regresión simbólica para generar leyes físicas interpretables. Este enfoque le permite construir una base de conocimientos acumulativa, imitando el razonamiento humano. Según Yan-Qing Ma, del equipo desarrollador, el modelo memoriza cada descubrimiento y lo aplica a nuevos problemas.
El experimento inicial incluyó 46 simulaciones físicas clásicas con errores realistas. Sin guía previa, el sistema dedujo fórmulas como la del movimiento y la ley de Newton, almacenándolas como conceptos reutilizables. Esta capacidad autodidacta supera el rendimiento de modelos fundacionales que solo predicen, pero no explican.
Hacia una inteligencia artificial científica autónoma
Pese al avance, los expertos advierten que AI-Newton aún no sustituye al método científico humano. David Powers recuerda que la ciencia requiere también plantear hipótesis, definir variables y diseñar experimentos. Sin embargo, este sistema abre la puerta a una IA capaz de formular teorías propias.
Otros proyectos similares, como AI Copernicus, requerían intervención humana para traducir los resultados. AI-Newton da un paso más al producir leyes legibles por sí mismo. Aunque en fase preliminar, su desarrollo sugiere que en el futuro podríamos contar con “científicos digitales” que colaboren en investigaciones complejas, como la física cuántica.
AI-Newton no solo predice resultados; comienza a explicar el porqué detrás de los datos. Si estas capacidades evolucionan, podríamos asistir a una transformación radical en la forma de hacer ciencia, con inteligencias artificiales formulando nuevas leyes que los humanos aún no imaginamos.
