Sueño del Científico Hiroaki Kitano: una Máquina que Logre Descubrimientos Dignos de un Nobel

Hiroaki Kitano, biólogo japonés y veterano de Sony, dejó caer hace casi una década una idea incómoda: algún día podría haber un Nobel para la IA por un descubrimiento propio. Si eso ocurre, cambiará cómo entiendes la autoría científica y quién firma los grandes hallazgos.

¿De dónde sale esta apuesta? Kitano lleva desde los noventa empujando la inteligencia artificial. Su tesis exploró un traductor directo entre idiomas hablados, una especie de ‘pez Babel’ que se materializa como algoritmo en tu móvil o en la web. En Sony, impulsó en 1999 el robot AIBO, que integraba IA incipiente y abrió un campo nuevo para cientos de laboratorios.

AIBO no triunfó como juguete por su precio y cesó la producción, aunque aún se encuentran unidades por menos de 1000 euros. Fue un banco de pruebas crucial en robótica y sirvió de base para robots bípedos que acabarían compitiendo en fútbol robótico. En 2024, equipos de Argentina y Colombia ganaron en categorías distintas, señal de que ese hilo técnico sigue vivo y produce resultados medibles.

Hoy, Kitano dirige el laboratorio de computación de Sony, volcado en ciencia básica y salud. Y en 2014 presentó su jugada más ambiciosa: el “Desafío Nobel Turing”. La idea es crear “científicos virtuales de IA” capaces de investigar casi solos hasta dar con descubrimientos dignos de la Academia Sueca.

Ese reto plantea que la IA defina qué estudiar, entienda el estado del arte, formule hipótesis, planifique y ejecute experimentos, interprete resultados y proponga nuevas preguntas. Para aterrizarlo sin perderte, piensa en tres pasos encadenados:

1. Elige un problema y genera una hipótesis clara.
2. Diseña y ejecuta experimentos con control de errores.
3. Analiza resultados, aprende y repite con mejoras.

Se estimó un horizonte hacia 2050. Hay quien lo ve más cerca y quien lo considera irrealizable. La pregunta que te interesa es otra: ¿qué pasará cuando ese sistema se comporte como un especialista humano? Si el comité del Nobel no distingue entre persona y máquina, estaremos ante un “test de Turing” elevado a categoría histórica.

También cabe el giro opuesto. Si la IA muestra capacidades científicas muy distintas a las humanas, tal vez no estemos frente a un “humano perfecto” sino ante otra forma de inteligencia y, por tanto, otra manera de hacer ciencia. En cualquier caso, hay un escenario intermedio que ya se nota: cuando tú y una máquina trabajáis juntos, los resultados pueden superar a los de cualquiera por separado.

Qué tendría que hacer una IA para ganar un Nobel

Para que haya un Nobel para la IA, no basta con asistirte como hace un buscador. Ese “científico virtual” debe proponer el tema, priorizar la evidencia, mantener trazabilidad de datos, justificar decisiones y publicar resultados replicables.

El calendario tampoco se mueve en el vacío. En 2024, el Nobel de Física reconoció avances en aprendizaje automático con redes neuronales, y el de Química premió el desarrollo de AlphaFold, diseñado por DeepMind (Google), por predecir la estructura 3D de proteínas. AlphaFold resolvió un problema estancado durante más de 50 años. El comité lo consideró herramienta en manos de investigadores humanos, no premio a la máquina.

Ahí se abrió otra grieta. ¿A quién reconoces más, a quienes usan el algoritmo, a quienes lo crean o al propio sistema? El debate se calentó con AlphaFold como “herramienta decisiva pero no autora”. Y un año después, en 2025, los Nobel de Física y Química volvieron a territorios clásicos como física cuántica y estructuras cristalográficas, lejos de la IA. La ola existe, pero no es continua.

Cuándo podría llegar un premio Nobel para la IA: 2050 o antes

El propio desafío de Kitano apuntaba a mediados de siglo, aunque no hay fecha cerrada. Si en los próximos años ves tres señales, prepárate: un artículo de alto impacto sin coautores humanos en la parte clave del hallazgo, un laboratorio que publique resultados replicados de forma autónoma y, por último, un cambio o interpretación flexible de las normas del Nobel.

Sobre las reglas, hoy solo se premian personas físicas vivas u organizaciones, nunca algoritmos. Eso complica un premio Nobel a la IA incluso si el descubrimiento fuese 100 % computacional. También afecta a otros galardones: la medalla Fields para matemáticos menores de 40 años, o los Problemas del Milenio, donde la Conjetura de Poincaré se resolvió en 2003. Si una IA demuestra una conjetura sola, ¿a quién pones en la foto?

Hay riesgos claros. Puedes acabar despersonalizando la ciencia, o delegando demasiado en sistemas opacos. La colaboración humano‑máquina es la vía pragmática: tú marcas objetivos y ética, la IA explora, compara y calcula sin descanso.

Si esa combinación rinde descubrimientos reproducibles, el paso siguiente será ajustar el reconocimiento, no frenar la investigación. Más que una medalla, lo que está en juego es cómo entiendes la inteligencia, la creatividad y la autoría en la ciencia moderna.