Pioneros del aprendizaje automático, clave en la lA, ganan Nobel de Física
Pioneros del aprendizaje automático, clave en la lA, ganan Nobel de Física. peEN cIRSmNcOSsONFETENSKAPS ASI1 ! i Ron AciGmana AOS Princeton Univerelt.
N, USA Univerof aTotroynto, Canada “or grundiapgende upptaciteorch uppfianingsaorm mojiggor mastininiaming med ertiot nes'NOBELPRISETI FYSIK 2024 THE NOBEL PRIZE IN PHYSICS 2024For loindalonal decovedes and inventna ina enable machine lsrming with articil neuraltute of Technology), donde té en funcionamiento y tenía acceso a recursos inpuede clasificarimágenes o formáticos que podía usar crear nuevos ejemplos del para desarrollar sus ideas tipo de patrón que se usó sobre redes neuronales. paraejercitarla.
Hinton continuó desaAsípudocrear un modelo con nodos y conexiones, rrollando la herramienta enaños posteriores, elimide Hopfield, que fue desarro nandolas conexiones entre algunas unidades para ha conocido como red llado posteriormentepor el cerla más eficiente, precepropio investigador y otros diendo “la explosión actual científicos para incluir nodos que pueden almacenar del aprendizaje automático”, señala la Academia. cualquier valor, posibilitande máquina 4 quese puedan guardar La Boltzmann se usa a menumás imágenes y diferendo como parte de una red ciarlas incluso cuando son bastante similares. mayor y una de sus aplicaHinton, ayudado por su ciones prácticas es su utili z es a . E Nobel deFísica ha distinguido al estadounidense John J. Hopfield y al británico Geoffrey E.
Hinton por el desarrollo de métodos que son la base del aprendizaje automático, una herramienta clave en eldesarrollodela inteligencia artificial ([A). La Real Academia de Ciencias sueca señaló en el fallo que Hopfield y Hinton, aquien sele conoceco pxskaps «DEMIEN mo el “padrino” de la IA, realizaron “descubrimientos fundamentales einvenciones que permiten el aprendizaje automático conredes neuronales artificiales”. Hopfield creó una memoria asociativa quepuede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en datos. Hinton, en tanto, inventó un método que puede encontrar de formaautónoma propiedades en los datos y realizar tareas como identificar ele mentos específicos enimágenes.
“Enfísica, usamos lasredes neuronales artificiales en un amplio número de áreas, como el desarrollo de materiales nuevos con pro piedades específicas”, seña16el Comité Nobel, quedestacó también que la JA está la ciencia y revolucionando la vida diaria, pero existen a : e riesgos que hacen necesario su uso de forma “segura y ética”. Ya en la década de 1940 loscientíficosempezaronaca, Geoffrey Hinton intervino ayer por teléfono durantela rueda de prensa y fue inpreguntado sobre la fluencia que las redes neuronales y el aprendizaje automático pueden tener en o un futuro.
El investigador británico-canadiense consideró que la influencia va a ser “enorme” y la comparó con “la Revolución Industrial, pero en lugar de superar a la gente en fuerza física lo hará en capacidad intelectual”. Hinton añadió: “No tenemos experiencia en lo quees tener cosas más intevaa ligentes que nosotros y ser maravilloso en muchos como la atención aspectos”, de la salud o que las personas podrán hacer el mismo trabajo, con unasistente de IA, en mucho menos tiemPo. lo quese traducirá en “enormes mejoras en laNo tenemos experiencia en lo.
QU Stener cosas productividad”. más inteligentes QUE NOSOÉFOS Y VaSin embargo, llamó la atención sobre que tame bién hay que preocuparse a ser maravilloso”. por “una serie de posibles malas consecuencias”. En particular “la amenaza de deal Academia queestas cosas se salgan de Mene control”. El experto llegó a ser vicepresidente e investigador de ingeniería de Google, compañía queabandonóel a a año pasado.
Aquella salida, su Universidad de Toronto (Canadá). Premio BBVA E Fronteras del Conocimien to (2017), trabajó para Goo según publicó en sus redes gleentre2013 y 2023, cuansociales, “fue para poder hablar de los peligros de la doabandonóel gigantetecnológico debido a su preo lA sin tener en cuenta cómoafectaesto” adichaemcupación sobre los riesgos presa, de la que indicó que “ha actuado de forma muy : Geoffrey Hinton, ganador olaa, colegaTerry Sejnowski, usó zación pararecomendarpelaredde Hopfield como baa lículas oseries de televisión y se para una nueva red que basándose en las preferenutiliza un método diferen cias delos televidentes.
El interés en las redes te, conocido como la máquina de Boltzmann-porel especular sobrela base ma neuronales artificiales detemática quesubyaceenlas cayó durante un tiempo, físico Ludwig Boltzmann-, quepuedeaprenderarecoredes de neuronas y si pero se reavivó años más nocerelementoscaracterís napsis del cerebro, resalta tardeconvarios trabajos. ticosen un tipo de datos y laacademia, que menciona utiliza herramientas de la también las hipótesis de física estadística. REDESNEURONALES Donald Hebbsobrecómoel Hopfield, queya había deLamáquinaesentrenaaprendizaje ocurre debido sarrollado un interésenla daalimentándolaconejema que las conexiones entre estructura del cerebro, coplosconalta probabilidad menzóaejerceren1980en se neuronas desurgir cuando aquellaesel Caltech (California Insti refuerzan cuandotrabajanjuntas. SOBREELLOS John]. Hopfield (Chicago, dela tecnología de lainteligencia artificial 1933) sedoctoró enla Uni versidad de Cornell (EE.
Ambosespecialistassu responsable”. cedenenelpalmarés delga UU. )y ejerce en la actualiHinton, en varias entrevistas, nosolo ha puesto en dadenla de Princeton, tam lardón alos franceses Pierre Agostiniy AnneL'Huilliery guardia sobre los peligros bién estadounidense. al húngaro Ferenc Krausz, delaIA, sino queen alguna Hinton(Londres, 1947), premiados el año pasado ocasión afirmó que searrerealizósusestudiosenlaU. el camino a una pentía de parte de su trabapor abrir de Edimburgo (ReinoUnijo. O nueva área de investigado)yahoraestáadscritoala(Ambos) realizaron dl descubrimientos fundamentales e AH INVENCIONES que permiten el dizai APYENAIZaje automático con redes neuronales la artificiales”. KUNG VETENSKkAL ARADEMIÍE teenales. John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton han utilizado herramientas de esta ciencia para desarrollar métodos base para la inteligencia artificial. El segundo lo agradeció, pero alertó preocupación por una “salida de control” de la tecnología. HOPFIELDY HINTON LLEVAN DÉCADAS TRABAJANDO MATERIAS FUNDAMENTALES PARA EL DESARROLLO ACTUAL DELA lA.