La guerra del talento: por qué los gigantes de Silicon Valley buscan a neurocientíficos
La IA está metida en una nueva carrera: las grandes tecnológicas de Estados Unidos le echan el ojo a expertos en el cerebro humano para su desarrollo.
Los gigantes tech apuestan a los neurocientíficos para el desarrollo de sus IA.
Imagen generada con IAEn la competencia brutal por dominar la inteligencia artificial las empresas más grandes del planeta como Meta, Apple, Google y OpenAI cambiaron el foco. Silicon Valley ya no solo quiere ingenieros de software. Ahora, el perfil más buscado son los neurocientíficos. Están convencidos de que los secretos del cerebro humano son la llave para desbloquear los próximos grandes avances en IA. Esta movida genera un éxodo de investigadores del ámbito académico y médico hacia el sector privado.
El fenómeno está causando una fuga de cerebros del mundo de las universidades hacia el sector privado, que los tienta con recursos casi ilimitados.
El caso de Aldo Battista es un buen ejemplo de esta tendencia. Después de investigar en el Centro de Ciencia Neural de la Universidad de Nueva York, donde estudiaba cómo el cerebro toma decisiones, Meta lo sumó a sus filas como investigador científico. En una entrevista con Semafor, Battista reconoció que si bien "la academia es divertida porque puedes explorar ideas extrañas", en una empresa ve sus ideas "implementadas a escala global" y nota el feedback al toque.
En Meta, su trabajo se centra en desarrollar las redes neuronales que eligen qué contenido te muestran las redes sociales. Battista comentó que es gratificante ver que "puedes medir si a la gente le gusta más el algoritmo con esa pequeña modificación que hiciste, o no". Es decir, el impacto es inmediato.
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El estudio del cerebro, modelo de eficiencia en el desarrollo de IA
Uno de los motivos principales por los que las compañías de IA buscan a estos expertos es el consumo energético de la industria. Si bien el hardware que le da vida a la IA anda parecido al cerebro (hace más o menos las mismas operaciones por segundo), las placas de video (GPU) que mueven a los modelos de lenguaje gastan muchísima más luz que nuestras cabezas.
La lógica es sencilla: confían en que los neurocientíficos puedan lograr que estos modelos artificiales alcancen el nivel de eficiencia que tenemos las personas. Buscan que el consumo de energía baje un montón.
Similitudes entre la IA y el cerebro humano
Investigaciones del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile echaron luz sobre las diferencias entre los microcircuitos neuronales del neocórtex y las redes artificiales de hoy. El Dr. Rodrigo Clemente Vergara Ortuzar, que es parte de ese equipo, opinó que "los actuales sistemas de IA aún tienen mucho espacio para inspirarse en la neurociencia para mejorar su flexibilidad y eficiencia".
Además, Vergara señaló otra cosa importante: los sistemas de IA suelen "congelar" lo que aprenden después del entrenamiento. En cambio, el cerebro biológico sigue aprendiendo y adaptándose toda la vida. Por eso, a los grandes desarrolladores les interesa que sus modelos se parezcan más a cómo funciona la mente humana. El Dr. David Ragland, en un análisis para Medium, lo dijo clarito: "esta colaboración interdisciplinaria entre la neurociencia y la IA no es solo un matrimonio de conveniencia; es una necesidad para el avance de ambos campos".