Descripción
- ¿Cómo están ocurriendo los descubrimientos? ¿Qué puede encontrar hoy una máquina que antes de la IA era muy difícil o imposible de encontrar?
- ¿Qué significa descubrir? ¿Detectar un patrón nuevo equivale a descubrir? ¿Es suficiente predecir correctamente un fenómeno si no comprendemos por qué funciona el modelo? ¿En qué momento una correlación generada por una IA se convierte en conocimiento científico? ¿Puede una máquina generar una hipótesis científicamente interesante o solo explorar de manera eficiente un espacio definido por humanos?
- ¿Cuál será el papel del investigador humano en el equipo de investigación? ¿Qué parte del proceso sigue dependiendo esencialmente del investigador: formular la pregunta, seleccionar los datos, interpretar, validar, decidir qué es significativo? ¿Puede la IA sugerir preguntas que el científico no haya imaginado? ¿Qué sucede cuando una máquina produce un resultado inesperado que contradice nuestra intuición? ¿Debemos entender el mecanismo interno del modelo para aceptar un descubrimiento?
- ¿Cómo validamos los descubrimientos? ¿Cómo distinguimos un descubrimiento de un artefacto estadístico o de un sesgo aprendido por el modelo? ¿Cómo cambia la idea de reproducibilidad cuando intervienen modelos que evolucionan, servicios comerciales o agentes autónomos? ¿Qué nivel de evidencia deberíamos exigir a una hipótesis generada por IA? ¿Puede la automatización también aumentar la velocidad a la que producimos resultados incorrectos?