Autor: Agencia EFE

Pioneros del aprendizaje automático, clave en la lA, ganan el Nobel de Fisica
Pioneros del aprendizaje automático, clave en la lA, ganan el Nobel de Fisica ESE/EPA/CHRISTINEOLSSONANOBELPRISET FYSIK 2024 THE NOBEL PRIZE IN PHYSICS 2024D 139) 1 ¡ Geoftrey E. Hinton University of Toronto, Canada / 1 John J.
Hopñield Princeton University, NJ, USA “Tor grundiéggande upptackter och uppfinningar som mojiggor maskininlaming med artíficiola nes or foundatonal discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural1 Nobel de Física ha E distinguido este martes al estadounidense John]. Hopfield yal británicoGeoftrey E.
Hinton porel desarrollo de métodos que son la base del aprendizaje una automático, herramienta clave en el desarrollo de la inteligencia artificial IA). La Real Academia de Ciencias sueca señaló en el fallo que Hopfield y Hinton, a quien sele conocecomo el “padrino” de la IA, realizaron “descubrimientos fundamentales einvenciones que permiten el aprendizaje automático conredes neuronales artificiales”. Hopfield creó una memoria asociativa que puedealmacenar y reconstruirimágenes y otros tipos depatrones en datos. Hinton, (Ambos)descubrimientosen tanto, inventó un método que puede encontrar de realizaron forma autónoma propiedades en los datos y realizarbastante similares.
EHOPFIELDY HINTON LLEVAN DÉCADAS TRABAJANDO MATERIAS FUNDAMENTALES PARA EL DESARROLLO ACTUAL DELA lA, tute 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 sobreredes neuronales. paraejercitarla.
Hinton continuó desaAsípudo crearunmodelocon nodos y conexiones, rrollando la herramienta enaños posteriores, elimiconocido como red de nandolas conexiones entre Hopfield, que fue desarroporel algunas unidades para hallado posteriormente cerla más eficiente, precepropio investigador y otros científicos para incluir nodiendo “la explosión actual dos que pueden almacenar del aprendizaje automáticualquier valor, posibilitando que se puedan guardar de co”, señala la Academia. máquina más imágenes y diferen Boltzmann se usa a menuLa ciarlas incluso cuando son do como parte de una red mayor y una de sus aplicaSe s a Hinton, ayudado porsu ciones prácticas es su utilicolega Terry Sejnowski, usó zación para recomendar pe-tareascomoidentificarelefundamentalese mentos específicos en imágenes. “En Física, usamos las redes neuronales artificiales en un amplio número deáreas, como el desarrollo de materiales nuevos con propiedades específicas”, señaló el Comité Nobel, que destacó también que la IA.
A E está revolucionando la ciencia y la vida diaria, pero existen riesgos que hacen necesario su uso de forma “segura y ética”. te, conocido como la má-El interés en las redeslared de Hopfield como ba lículas oseries de televisión se para una nueva red que basándose en las preferenutiliza un método diferen cias delos televidentes. SOBRE ELLOS John]. Hopfield (Chicago, 1933) se doctoró en la Universidad de Cornell(EE.UU. ) y ejerce en la actualidad en la dePrinceton, también estadounidense.
Hinton (Londres, 1947), quina de Boltzmann -porel especular sobre la base ma cayó durante un tiempo, físico Ludwig Boltzmann-, arecotardeconvarios trabajos. sinapsis del cerebro, resalta la REDESNEURONALES física estadística. ciona también las hipótesis deDonaldHebb sobrecómo sarrollado un interés enla estructura del cerebro, comenzóa ejerceren1980en plos con alta probabilidad de Edimburgo (Reino Unido)yahoraestáadscritoala el Caltech (California Instilos científicos empezarona neuronales artificiales detemáticaquesubyaceenlas pero se reavivó años más quepuedeaprender nocerelementoscaracterísredes de neuronas y ticos en un tipo de datos y utiliza herramientas de la Real Academia, que menHopfield, que ya había deLamáquinaesentrenadaalimentándolaconejem realizósus estudios en la U. el aprendizaje ocurre debido a que las conexiones endesurgir cuando aquellaestre neuronas se refuerzan invenciones que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales. A Geoffrey Hinton premio Noe acianacuando trabajan juntas. Ya en la década de 1940 KUNGL TENSKAJ ADEMIésNo tenemos experiencia en lo que es tener cosas más inteligentes que nosotros y va a ser maravilloso. La Real Academia Sueca de Cienciasca, Geoffrey Hinton intervinoayer porteléfono durante la rueda de prensa y fue inpreguntado sobre la fluencia que las redes neuronales y el aprendizaje automático pueden tener en 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 másinteligentes que nosotros y va a ser maravilloso en muchos aspectos”, como la atención dela salud o que las personas podrán hacer el mismo trabajo, con un asistentede IA, en mucho menos tiempo, lo que se traducirá en “enormes mejoras en la productividad”. Sin embargo, llamó la atención sobre que también hay que preocuparse por “una serie de posibles malas consecuencias”. En particular “la amenaza de queestas cosas sesalgan de control”, El experto llegó a ser vicepresidente e investigador de ingeniería de Google, compañía que abandonó el año pasado.
Aquella salida, según publicó en sus redes sociales, “fue para poder hablar de los peligros de la lA sin tener en cuenta cómoafecta esto” a dicha empresa, de la que indicó que “ha actuado de forma muy responsable”. Hinton, en varias entrevistas, no solo ha puesto en guardia sobre los peligros dela IA, sino que en alguna ocasión afirmó que se arrepentía de parte de su trabajo. Universidad de Toronto (Canadá). Premio BBVA Fronteras del Conocimiento (2017), trabajó para Google entre2013 y 2023, cuando abandonó el gigantetecnológico debido a su preocupación sobre los riesgos dela tecnología de la inteligencia artificial.
Ambos especialistas suceden en el palmarés del galardón a los franceses Pierre Agostini y Anne L'Huillier y al húngaro Ferenc Krausz, premiados el año pasado el camino a una por abrir nueva área de investiga-. JohnJ. Hopfield y Geoffrey E. Hinton han utilizado herramientas de esta ciencia para desarrollar métodos base para la inteligencia artificial. Hinton, exGoogle, lo agradeció, pero alertó preocupación por una “salida de control” de la tecnología. [TENDENCIAS] NOBELPRISET | FYSIK 2024 THE NOBEL PRIZE IN PHYSICS 2024