Los investigadores proponen una sinergia entre la IA y la ecología, creyendo que la ecología puede inspirar una IA más resiliente y que la IA puede abordar los desafíos ecológicos globales. Los avances mutuos podrían ofrecer soluciones transformadoras, cerrando la brecha entre dos disciplinas distintas. Crédito: Barbara Han
En un nuevo artículo, los científicos describen cómo la ecología podría inspirar una mejor IA y viceversa, pidiendo convergencia y coevolución.
Las plataformas de inteligencia artificial contemporáneas suelen inspirarse en la estructura y funcionalidad del cerebro humano. En un estudio reciente, los expertos proponen que mirar la ecología, otro dominio de la biología, podría allanar el camino para sistemas de IA que sean poderosos, resilientes y socialmente responsables.
El artículo, publicado recientemente en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, aboga por una sinergia entre la IA y la ecología que podría fortalecer la IA y ayudar a resolver desafíos globales complejos, como los brotes de enfermedades, la pérdida de biodiversidad y los impactos del cambio climático.
La idea surgió de la observación de que la IA puede ser sorprendentemente buena en ciertas tareas pero aún lejos de ser útil en otras, y que el desarrollo de la IA está topando con obstáculos que los principios ecológicos podrían ayudar a superar.
“Los tipos de problemas que enfrentamos habitualmente en ecología no son solo desafíos de los que la IA podría beneficiarse en términos de pura innovación: también son tipos de problemas en los que, si la IA pudiera ayudar, podría significar mucho para el bien global. «. ”, explicó Barbara Han, ecologista de enfermedades del Instituto Cary de Estudios de Ecosistemas, quien codirigió el artículo junto con Kush Varshney de IBM Research. «Esto realmente podría beneficiar a la humanidad».
Cómo la IA puede ayudar a la ecología
Los ecologistas –incluido Han– ya están utilizando inteligencia artificial para buscar patrones en grandes conjuntos de datos y hacer predicciones más precisas, como por ejemplo si nuevos virus podrían infectar a los humanos y qué animales tienen más probabilidades de albergar esos virus.
Sin embargo, el nuevo artículo sostiene que hay muchas más posibilidades para aplicar la IA en ecología, como sintetizar big data y encontrar eslabones perdidos en sistemas complejos.
Los científicos suelen intentar comprender el mundo comparando dos variables a la vez; por ejemplo, ¿cómo afecta la densidad de población al número de casos de una enfermedad infecciosa? El problema es que, como la mayoría de los sistemas ecológicos complejos, predecir la transmisión de enfermedades depende de muchas variables, no sólo de una, explicó la coautora Shannon LaDeau, ecóloga de enfermedades del Instituto Cary. Los ecologistas no siempre saben cuáles son todas estas variables, se limitan a aquellas que pueden medirse fácilmente (a diferencia de los factores sociales y culturales, por ejemplo), y es difícil captar cómo interactúan estas diferentes variables.
«En comparación con otros modelos estadísticos, la IA puede incorporar mayores cantidades de datos y una diversidad de fuentes de datos, y esto puede ayudarnos a descubrir nuevas interacciones y factores que quizás no hayamos considerado importantes», dijo LaDeau. «Hay muchas promesas en el desarrollo de la IA para capturar mejor más tipos de datos, como los conocimientos socioculturales que son realmente difíciles de resumir en un número».
Al ayudar a descubrir estas relaciones complejas y propiedades emergentes, la inteligencia artificial podría generar hipótesis únicas para probar y abrir nuevas líneas de investigación ecológica, dijo LaDeau.
Cómo la ecología puede mejorar la IA
Los sistemas de inteligencia artificial son notoriamente frágiles, con consecuencias potencialmente devastadoras, como diagnosticar erróneamente el cáncer o provocar un accidente automovilístico.
Los autores argumentan que la increíble resiliencia de los sistemas ecológicos podría inspirar arquitecturas de IA más robustas y adaptables. En particular, Varshney dijo que el conocimiento ecológico podría ayudar a resolver el problema del colapso de modo en las redes neuronales artificiales, los sistemas de inteligencia artificial que a menudo impulsan el reconocimiento de voz, la visión por computadora y más.
«El colapso del modo ocurre cuando entrenas una red neuronal artificial en algo, y luego la entrenas en otra cosa y olvida lo primero en lo que fue entrenada», explicó. «Al comprender mejor por qué el colapso modal ocurre o no en los sistemas naturales, podemos aprender cómo hacer que no suceda en la IA».
Inspirándose en los sistemas ecológicos, una IA más sólida puede incluir circuitos de retroalimentación, vías redundantes y estructuras de toma de decisiones. Estas mejoras de flexibilidad también podrían contribuir a una “inteligencia más general” para las IA, lo que podría permitir el razonamiento y la creación de conexiones más allá de los datos específicos con los que se entrenó el algoritmo.
La ecología también podría ayudar a revelar por qué los grandes modelos lingüísticos basados en IA, que impulsan los chatbots populares como ChatGPT, muestran comportamientos emergentes que no están presentes en modelos lingüísticos más pequeños. Estos comportamientos incluyen «alucinaciones», cuando una IA genera información falsa. Debido a que la ecología examina sistemas complejos en múltiples niveles y de manera holística, es buena para capturar propiedades emergentes como estas y puede ayudar a revelar los mecanismos detrás de tales comportamientos.
Además, la evolución futura de la inteligencia artificial depende de nuevas ideas. El director ejecutivo de OpenAI, los creadores de ChatGPT, dijo que no se lograrán mayores avances simplemente haciendo modelos más grandes.
«Tendrá que haber otras inspiraciones y la ecología ofrece un camino hacia nuevas líneas de pensamiento», afirmó Varshney.
Hacia la coevolución
Aunque la ecología y la inteligencia artificial han avanzado en direcciones similares de forma independiente, los investigadores dicen que una colaboración más estrecha y deliberada podría producir avances aún no imaginados en ambos campos.
La resiliencia ofrece un ejemplo convincente de cómo ambos campos podrían beneficiarse del trabajo conjunto. En el caso de la ecología, los avances de la IA en la medición, modelización y predicción de la resiliencia natural podrían ayudarnos a prepararnos y responder al cambio climático. Para la IA, una comprensión más clara de cómo funciona la resiliencia ecológica podría inspirar IA más resilientes que serían aún mejores a la hora de modelar e investigar la resiliencia ecológica, lo que representaría un circuito de retroalimentación positiva.
Una colaboración más estrecha también promete promover una mayor responsabilidad social en ambos ámbitos. Los ecologistas están trabajando para incorporar diversas formas de entender el mundo a partir de sistemas de conocimiento indígenas y otros sistemas de conocimiento tradicionales, y la inteligencia artificial podría ayudar a fusionar estas diferentes formas de pensar. Encontrar formas de integrar diferentes tipos de datos podría ayudar a mejorar nuestra comprensión de los sistemas socioecológicos, descolonizar el campo de la ecología y corregir los sesgos en los sistemas de IA.
«Los modelos de IA se basan en datos existentes y se entrenan y reentrenan cuando se retroalimentan con los datos existentes», dijo la coautora Kathleen Weathers, científica de ecosistemas del Instituto Cary. «Cuando tenemos lagunas de datos que excluyen a las mujeres mayores de 60 años, a las personas de color o a las formas tradicionales de conocimiento, estamos creando modelos con puntos ciegos que pueden perpetuar las injusticias».
Lograr la convergencia entre la IA y la investigación en ecología requerirá tender puentes entre estas dos disciplinas aisladas, que actualmente utilizan vocabularios diferentes, operan en culturas científicas diferentes y tienen diferentes fuentes de financiación. El nuevo artículo es sólo el comienzo de este proceso.
«Espero que esto al menos genere mucha conversación», dice Han.
Los autores escriben que invertir en la evolución convergente de la ecología y la IA tiene el potencial de generar perspectivas y soluciones transformadoras que son tan inimaginables y disruptivas como los avances recientes en los chatbots y el aprendizaje profundo generativo. «Las implicaciones de una convergencia exitosa van más allá del avance de las disciplinas ecológicas o el logro de la inteligencia artificial general: son fundamentales para la persistencia y la prosperidad en un futuro incierto».
Referencia: “Un futuro sinérgico para la IA y la ecología” por Barbara A. Han, Kush R. Varshney, Shannon LaDeau, Ajit Subramaniam, Kathleen C. Weathers y Jacob Zwart, 11 de septiembre de 2023. procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias.
DOI: 10.1073/pnas.2220283120
El estudio fue financiado por la Fundación Nacional de Ciencias (DBI Grant 2234580, DEB Grant 2200158), el Fondo de Innovación Científica del Instituto Cary y la Beca de Vida y Clima del Observatorio Terrestre Lamont-Doherty.
