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David Hilbert (1862-1943) fue un matemático alemán conocido por temas como la axiomatización de la geometría o por los “23 problemas matemáticos” publicados a principios del siglo XX y que influenciaron futuras investigaciones y avances matemáticos. Desde entonces se han publicado muchas listas del mismo tipo. La identificación y descripción clara de desafíos/problemas ha sido clave para los procesos científicos o de innovación. La semana pasada, el Instituto de Ciencias Matemáticas de Londres (LIMS) publicó un nuevo conjunto de 23 problemas matemáticos para celebrar el lanzamiento de la Agencia de Investigación e Invención Avanzadas (ARIA) en el Reino Unido, una organización que financiará investigación y desarrollo (I+D) de “alto riesgo, alta recompensa” con un presupuesto de US$1,100 M. En comparación, Colombia como país invirtió cerca de US$800 M en I+D en 2019... ARIA tendrá los recursos, la profundidad, el alcance y el apoyo gubernamental para marcar la diferencia ante amenazas globales como cambio climático o enfermedades emergentes y a la vez contribuir para la competitividad y desarrollo económico.
Un artículo reciente de la BBC señaló, dentro de los 23 problemas matemáticos del LIMS, tres desafíos tal vez un poco inesperados: la teoría de la simplicidad, la teoría del libre albedrío y la teoría de la inmortalidad. Aun estando de acuerdo, me quiero concentrar en otros dos temas que me llamaron la atención. Primero, la presencia de dos problemas centrados en la estructura de la innovación y la creatividad colectiva. La innovación estructurada y deliberada ha sido la columna vertebral de grandes avances en el mundo moderno. Pero, ¿creemos realmente que podemos caracterizar la innovación -en su todo- con fórmulas matemáticas, de modo que podamos predecir e influir en ella? De cierta manera sí, sin embargo pensaría que la vida siempre encontrará una manera de introducir variables improbables, actos fortuitos y el componente humano, en el fondo la serendipia. Y la creatividad colectiva definitivamente tuvo un impacto notable hace cientos de años en la velocidad de la I+D con la publicación de los primeros artículos científicos. Imaginemos el espectro de posibilidades de tener contribuciones colectivas a retos mundiales utilizando plataformas y algoritmos.
Segundo, al menos tres de esos problemas están directamente relacionados con la inteligencia artificial (IA). En medio de la cuarta revolución industrial y su impacto en la industria, nuestras vidas y la forma en que percibimos la realidad, todavía queda un largo camino por recorrer para avanzar hacia una IA más inteligente. La otra pregunta sería: ¿realmente queremos que se vuelva más inteligente? Una cosa es cierta, la forma como seguimos empujando la frontera del conocimiento tiene tanto de fascinante como de asustador. Conversando con unos buenos amigos sobre el tema, hacíamos la reflexión de que tan emocionante resultaban todas estas posibilidades y el rol del avance científico como un pilar del desarrollo equitativo y sostenible del único mundo habitable que conocemos. No hay otra opción sino hacerlo de manera consciente del impacto y riesgos que conllevan para evitar estar en un escenario descrito por Albert Einstein décadas atrás: “se ha vuelto espantosamente obvio que nuestra tecnología ha superado nuestra humanidad”
