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La IA predice los resultados de la investigación neurocientífica mejor que los expertos
Último revisado: 03.07.2025
Un estudio realizado por investigadores del University College London (UCL) ha demostrado que los grandes modelos lingüísticos (LLM), como el GPT, pueden predecir los resultados de la investigación en neurociencia con una precisión superior a la de los expertos humanos. El trabajo, publicado en Nature Human Behaviour, demuestra cómo la inteligencia artificial entrenada con grandes conjuntos de datos textuales no solo puede extraer información, sino también identificar patrones para predecir resultados científicos.
Un nuevo enfoque para la previsión científica
Según el autor principal del estudio, el Dr. Ken Lo (UCL Psychology & Language Sciences), el desarrollo de la IA generativa como ChatGPT ha abierto vastas posibilidades de generalización y extracción de conocimiento. Sin embargo, en lugar de estudiar la capacidad de la IA para analizar información pasada, los investigadores decidieron investigar si la IA podía predecir resultados experimentales futuros.
El progreso científico a menudo implica ensayo y error, lo cual requiere tiempo y recursos. Incluso investigadores experimentados pueden pasar por alto detalles importantes en la literatura. Nuestro trabajo demuestra que los LLM pueden detectar patrones y predecir resultados experimentales, afirmó el Dr. Lo.
BrainBench: IA y pruebas de expertos
Para probar las capacidades de los LLM, los investigadores crearon una herramienta llamada BrainBench, que incluye pares de resúmenes científicos de neurociencia:
- Un resumen contiene el resultado real de la investigación.
- El segundo es un resultado modificado pero plausible creado por expertos.
Se evaluó la capacidad de 15 modelos lingüísticos y 171 expertos en neurociencia para distinguir resultados reales de falsos. Los resultados fueron impresionantes:
- La IA mostró una precisión promedio del 81%, mientras que los expertos obtuvieron solo el 63%.
- Incluso los especialistas con mayor autoevaluación de conocimientos sólo lograron un 66%.
Modelos y perspectivas mejorados
Los científicos también adaptaron el LLM de código abierto (una versión de Mistral), entrenándolo con literatura científica sobre neurociencia. El modelo resultante, llamado BrainGPT, demostró una precisión aún mayor: 86%.
"Nuestro trabajo demuestra que la IA puede convertirse en una parte integral del proceso de diseño experimental, no solo haciendo el trabajo más rápido, sino también más eficiente", afirmó el profesor Bradley Love (UCL).
Oportunidades y desafíos
Los investigadores sugieren que su enfoque puede adaptarse a diversas disciplinas científicas. Sin embargo, los resultados del estudio plantean una pregunta importante: ¿es la investigación científica moderna lo suficientemente innovadora? La alta precisión de la IA en la predicción sugiere que muchos hallazgos científicos son consistentes con los patrones existentes.
"Estamos desarrollando herramientas de IA que ayudarán a los científicos a diseñar experimentos y predecir posibles resultados, acelerando las iteraciones y tomando decisiones más informadas", añadió el Dr. Lo.
Este avance en el uso de la IA promete acelerar el descubrimiento científico y mejorar la eficiencia de la investigación en todo el mundo.