Ray Kurzweil sobre cómo la IA transformará el mundo físico

Ray Kurzweil sobre cómo la IA transformará el mundo físico

Los cambios serán particularmente profundos en la energía, la manufactura y la medicina, dice el futurista

Ray Kurzweil on how AI will transform the physical world

17 de junio de 2024

Para cuando los niños que nacen hoy estén en el jardín de infancia, la inteligencia artificial (IA) probablemente habrá superado a los humanos en todas las tareas cognitivas, desde la ciencia hasta la creatividad. Cuando predije por primera vez en 1999 que tendríamos tal inteligencia general artificial (AGI) para 2029, la mayoría de los expertos pensaron que había empezado a escribir ficción. Pero desde los espectaculares avances de los últimos años, muchos expertos piensan que tendremos AGI aún antes, por lo que técnicamente he pasado de ser un optimista a un pesimista, sin cambiar en absoluto mi predicción.

Después de trabajar en el campo durante 61 años, más que nadie vivo, me gratifica ver a la IA en el corazón de la conversación global. Sin embargo, la mayoría de los comentarios no reconocen cómo los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT y Gemini encajan en una historia aún mayor. La IA está a punto de dar el salto de revolucionar solo el mundo digital a transformar también el mundo físico. Esto traerá innumerables beneficios, pero tres áreas tienen implicaciones especialmente profundas: la energía, la manufactura 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, cosechar solo el 0.01% de la luz solar que recibe la Tierra cubriría todo el consumo de energía humano. Desde 1975, las celdas solares se han vuelto un 99.7% más baratas por vatio de capacidad, permitiendo que la capacidad mundial aumente alrededor de 2 millones de veces. Entonces, ¿por qué la energía solar aún no domina?

El problema es doble. Primero, los materiales fotovoltaicos siguen siendo demasiado caros e ineficientes para reemplazar completamente al carbón y al gas. Segundo, debido a que la generación solar varía tanto en escalas diurnas (día/noche) como anuales (verano/invierno), se necesita almacenar enormes cantidades de energía hasta que se necesite, y la tecnología de baterías de hoy en día aún no es lo suficientemente rentable. Las leyes de la física sugieren que son posibles mejoras masivas, pero el rango de posibilidades químicas a explorar es tan enorme que los científicos han hecho un progreso dolorosamente lento.

En cambio, la IA puede examinar rápidamente miles de millones de combinaciones químicas en simulación, y ya está impulsando innovaciones tanto en fotovoltaicos como en baterías. Esto está a punto de acelerarse dramáticamente. En toda la historia hasta noviembre de 2023, los humanos habían descubierto unos 20,000 compuestos inorgánicos estables para usar en todas las tecnologías. Luego, la IA gnome de Google descubrió muchos más, aumentando esa cifra de la noche a la mañana a 421,000. Sin embargo, esto apenas roza la superficie de las aplicaciones de la ciencia de materiales. Una vez que una AGI mucho más inteligente encuentre materiales totalmente óptimos, los megaproyectos fotovoltaicos se volverán viables y la energía solar podrá ser tan abundante que será casi gratuita.

La abundancia de energía permite otra revolución: en la manufactura. Los costos de casi todos los bienes, desde alimentos y ropa hasta electrónicos y automóviles, provienen en gran medida de unos pocos factores comunes como la energía, el trabajo (incluido el trabajo cognitivo como la I+D y el diseño) y las materias primas. La IA está en camino de reducir enormemente todos estos costos.

Después de la energía solar barata y abundante, el siguiente componente es la mano de obra humana, que a menudo es agotadora y peligrosa. La IA está haciendo grandes avances en la robótica que pueden reducir enormemente los costos laborales. La robótica también reducirá los costos de extracción de materias primas, y la IA está encontrando formas de reemplazar elementos raros y costosos por otros comunes como el zirconio, el silicio y el grafeno a base de carbono. Todo esto significa que la mayoría de los tipos de bienes se volverán increíblemente baratos y abundantes.

Estas capacidades avanzadas de manufactura permitirán que la relación precio-rendimiento de la computación mantenga la trayectoria exponencial del siglo pasado, una mejora de 75 cuatrillones de veces desde 1939. Esto se debe a un ciclo de retroalimentación: los chips de IA de última generación de hoy se utilizan para optimizar los diseños de los chips de próxima generación. En términos de cálculos por segundo por dólar constante, el mejor hardware disponible en noviembre pasado podía realizar 48 mil millones. Los nuevos GPUs B200 de Nvidia superan los 500 mil millones.

A medida que construimos la enorme potencia de cómputo necesaria para simular la biología, desbloquearemos la tercera revolución física de la IA: la medicina. A pesar de 200 años de dramáticos avances, nuestra comprensión del cuerpo humano todavía se basa en aproximaciones desordenadas que generalmente son mayormente correctas para la mayoría de los pacientes, pero probablemente no sean totalmente correctas para usted. Decenas de miles de estadounidenses mueren cada año por reacciones a medicamentos que los estudios dijeron que deberían ayudarles.

Sin embargo, la IA está empezando a convertir la medicina en una ciencia exacta. En lugar de un laborioso ensayo y error en un laboratorio experimental, la biosimulación molecular (modelado informático preciso que ayuda al estudio del 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 medicamento diseñado de principio a fin por IA entró en ensayos de fase 2 para tratar la fibrosis pulmonar idiopática, una enfermedad pulmonar. Docenas de otros medicamentos diseñados por IA están entrando ahora en ensayos.

Tanto el descubrimiento de medicamentos como las etapas de prueba serán impulsados enormemente a medida que las simulaciones incorporen los datos inmensamente más ricos que hace posible la IA. En toda la historia hasta 2022, la ciencia había determinado las formas de alrededor de 190,000 proteínas. Ese año, AlphaFold 2 de DeepMind descubrió más de 200 millones, que se han puesto a disposición de los investigadores de forma gratuita para ayudar a desarrollar nuevos tratamientos.

Se necesita mucha más investigación de laboratorio para poblar simulaciones más grandes con precisión, pero la hoja de ruta está clara. A continuación, la IA simulará complejos proteicos, luego orgánulos, células, tejidos, órganos y, eventualmente, todo el cuerpo.

Esto reemplazará en última instancia los ensayos clínicos actuales, que son costosos, riesgosos, lentos y estadísticamente insuficientes. Incluso en un ensayo de fase 3, probablemente no haya un solo sujeto que coincida con usted en todos los factores relevantes de genética, estilo de vida, comorbilidades, interacciones de medicamentos y variaciones de la enfermedad.

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

Hoy en día, el progreso científico le da al estadounidense o británico promedio de seis a siete semanas adicionales de esperanza de vida cada año. Cuando la AGI nos dé pleno dominio sobre la biología celular, estos avances se acelerarán bruscamente. Una vez que los aumentos anuales en la esperanza de vida alcancen los 12 meses, alcanzaremos la "velocidad de escape de la longevidad". Para las personas diligentes con hábitos saludables y el uso de nuevas terapias, creo que esto ocurrirá entre 2029 y 2035, momento en el cual el envejecimiento no aumentará su probabilidad anual de morir. Y gracias a la mejora exponencial en la relación precio-rendimiento de la computación, las terapias impulsadas por IA que inicialmente son caras se volverán rápidamente disponibles para todos.

Esta es la promesa más transformadora de la IA: vidas más largas y saludables, sin los límites de la escasez y la fragilidad que han limitado a la humanidad desde sus comienzos.

Ray Kurzweil es un científico informático, inventor y autor de libros como “The Age of Intelligent Machines” (1990), “The Age of Spiritual Machines” (1999) y “The Singularity is Near” (2005). Su nuevo libro, “The Singularity is Nearer: When We Merge with AI”, será publicado el 25 de junio.