La investigación científica aplicada y práctica proviene de resolver problemas conceptuales

Dr. Saúl Alfonso Esparza Rodríguez

Profesor investigador de la División de Economía y Negocios, Universidad Anáhuac Querétaro

Un encuentro para compartir conocimiento

La semana pasada tuve el honor de participar en el tercer encuentro de investigadores de la Red de Universidades del Regnum Christi (RIU), compartiendo un espacio de colaboración y crecimiento profesional con colegas investigadores e investigadoras de diferentes áreas, reunidos en esta ocasión en la Universidad Anáhuac Mayab.

Durante el evento se presentaron proyectos de investigación realizados en forma multidisciplinaria, resultados de trabajos tanto en el ámbito del conocimiento formal como en lo correspondiente a ciencias naturales y sociales, así como la opinión de un conjunto de expertos sobre las oportunidades y retos que se presentan de acuerdo al conjunto de desarrollos tecnológicos que están creando innovaciones disruptivas en diversas industrias.

¿La ciencia debe resolver problemas reales?

Dentro de esta riqueza académica y científica presentada durante el evento, se planteó una cuestión que considero sumamente importante discutir, y se refiere a la importancia de la aplicación práctica con los resultados de un proceso de investigación con metodología científica, en lo correspondiente a ¿qué tan importante es que la investigación científica se aplique a resolver problemas reales como principal objetivo?

Para contar con un mejor contexto sobre esta interrogante, hay que considerar que el principal motivo por el que se utiliza el método científico es para conocer la realidad a partir de un proceso crítico, riguroso en la revisión de las evidencias que demuestran lo que la humanidad conoce sobre un tema determinado, realizado a partir de una serie de etapas que muestran en forma clara y precisa la manera en cómo se llegó a una conclusión, y lo que representa en función de lo que se busca conocer.

La ciencia como motor del desarrollo humano

Así, tenemos investigación científica a partir de la cual se generan avances tecnológicos impresionantes, que le permiten al ser humano dominar algunos rasgos de la naturaleza y con ello, permitirnos comunicarnos globalmente, viajar distancias considerables, e incluso crear las condiciones para incrementar nuestra expectativa y calidad de vida.

Ante este escenario, bien podríamos argumentar que la ciencia debe buscar como fin máximo la aplicación de los conocimientos para el bien de la humanidad, ya que un conocimiento que no es aplicable podría representar un resultado poco significativo para las necesidades de la humanidad como especie.

Pues bien, el principal problema con este razonamiento es que los fines de la ciencia y su íntima relación con el conocimiento en muchas (muchísimas) ocasiones no es evidente en el corto plazo, y que su aplicación puede llegar a necesitar décadas de desarrollo para que pueda verse reflejado en la vida de las personas.

La inteligencia artificial y el valor de la ciencia básica

Dado que estamos inmersos en tiempos en donde la narrativa esta dominada por la irrupción de modelos generativos basados en lenguaje grande entrenados en forma masiva con cantidades abundantes de texto, quiero proponer una reflexión en torno a los procesos evolutivos de este tipo de IA.

Esta tecnología, orientada en forma clásica en procesos de clasificación y predicción, opera bajo modelos matemáticos como el gradiente descendente y la retropropagación, cuyos orígenes se remontan a 1847 a partir del trabajo de Augustin-Louis Cauchy, matemático francés que buscaba la resolución de ecuaciones complejas utilizando procesos repetitivos para mejorar resultados en forma progresiva, en donde cada repetición representa un “prueba y error”.

Después, en la década de 1960 se desarrollan los principios fundamentales de la retropropagación, creando una línea de investigación mediante la optimización dinámica, llegando hasta el año 1986 en donde Rumelhart, Hinton y Williams publicaron un artículo que mostraba como las redes neuronales profundas podían aprender, crear representaciones internas y con ello resolver problemas complejos, permitiendo la creación de las herramientas que son cada vez más comunes al día de hoy.

La ciencia aplicada nace de preguntas conceptuales

Es decir, el proceso evolutivo en esta área del conocimiento que nace en 1847 no fue precisamente aplicativo, y tuvieron que pasar casi 200 años para que este tipo de ciencia básica pudiera aplicarse para resolver un problema real, pero que sin ese trabajo intelectual fundamental, lo que estamos viviendo al día de hoy no hubiera sido posible.

¡Conoce más acerca de este encuentro de investigadores en este enlace!

https://merida.anahuac.mx/encuentro-investigadores