Escucha este artículo
Audio generado con IA de Google
0:00
/
0:00
Este martes, la Real Academia Sueca de Ciencias otorgó el Premio Nobel de Física de 2024 a John J. Hopfield, profesor jubilado de la Universidad de Princeton, y Geoffrey E. Hinton, profesor emérito de la Universidad de Toronto, “por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”. En otras palabras, estos investigadores han sentado las bases de la inteligencia artificial.
Mientras que Hopfield creó una estructura capaz de almacenar y reconstruir información, Hinton inventó un método que se ha vuelto relevante para las grandes redes neuronales utilizadas actualmente, pues permite descubrir, de manera independiente, propiedades particulares de los datos.
Le puede interesar: Premio Nobel de Física a quienes sentaron las bases de la inteligencia artificial
Ellen Moons, presidente del comité Nobel de Física de la Real Academia Sueca de Ciencias, señaló que dichas redes no solo han contribuido al avance de la investigación de la física, sino que también han entrado a formar parte de la vida diaria de las personas, a través de, por ejemplo, la traducción de idiomas y el reconocimiento facial.
Además de los elogios a la ciencia detrás de la inteligencia artificial, Moons advirtió que “los humanos tenemos la responsabilidad de usar esta nueva tecnología de una manera segura y ética para el mayor beneficio de la humanidad”.
¿Quién es John J. Hopfield?
Hijo de dos físicos, John J. Hopfield nació el 15 de julio de 1933 en Chicago, Estados Unidos. Desde que era niño, desarmaba las cosas en su casa porque estaba interesado en entender su funcionamiento. También hacía modelos de aviones y radios de galena. En 1954 obtuvo su título de pregrado en Física del Swarthmore College y cuatro años más tarde, completó su doctorado, también en esa materia, en la Universidad de Cornell.
Lea también: Con ayuda colombiana, inicia conteo regresivo de la NASA para volar hacia Júpiter
Entonces, se unió al personal técnico de los Laboratorios Bell, donde comenzó su carrera como físico del estado sólido. A los expertos que conoció allí les atribuye “su incansable ética de trabajo”, de acuerdo con el museo The Franklin Institute.
Hopfield buscó dar respuestas sencillas a problemas complejos, pero en medio de ese proceso, se dio cuenta de que no era posible limitarlo únicamente a su disciplina. “Sus contribuciones científicas comenzaron a cruzarse con muchos campos e inspirarían no solo a sus colegas físicos, sino también a biólogos, ingenieros, científicos informáticos y psicólogos”, dice el museo.
Le puede interesar: Nobel de Medicina a los descubridores del microARN, clave en la regulación genética
En 1982, Hopfield desarrolló un modelo que explica cómo, a partir de información parcial y procesos simples, los sistemas neuronales del cerebro humano generan recuerdos completos y estables. A partir de esos métodos, las máquinas también han logrado observar del mundo externo, aprender y recordar por cuenta propia, según The Franklin Institute. “Los teléfonos inteligentes reconocen nuestros rostros o huellas dactilares para desbloquear el dispositivo. Los autos autónomos aprenden a conducir observándonos detrás del volante”.
Esta capacidad interdisciplinar de Hopfield lo ha llevado a recibir muchos otros galardones, como el Premio de la Sociedad de Neurociencia en Neurociencia Teórica y Computacional (2012), el Premio Harold Pender de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Pensilvania (2002), la Medalla y Premio Dirac del Centro Internacional de Física Teórica (2001) y el Premio Helmholtz de la Sociedad Internacional de Redes Neuronales (1999).
¿Quién es Geoffrey E. Hinton?
Hinton, a quien también se le conoce como el “padrino de la inteligencia artificial”, nació el 6 de diciembre de 1947 en Londres, Reino Unido. En 1970 obtuvo su título en Psicología Experimental de Cambridge y ocho años después, su doctorado en Inteligencia Artificial en Edimburgo. Fue uno de los investigadores que introdujo la retropropagación, un algoritmo de aprendizaje para las redes neuronales artificiales. Además, fue el primero en utilizar este método para el aprendizaje de incrustación de palabras.
Lea también: Así fue como el estudio de un gusano llevó a dos científicos a ganar el Nobel de Medicina
“Sus otras contribuciones a la investigación de redes neuronales incluyen máquinas de Boltzmann, representaciones distribuidas, redes neuronales con retardo temporal, mezclas de expertos, aprendizaje variacional y aprendizaje profundo”, se lee en la página web de la Universidad de Toronto, en Canadá, donde Hilton fue profesor por más de dos décadas hasta 2014, cuando se jubiló. Allí fue miembro del Instituto Canadiense de Investigación Avanzada y luego se trasladó al Departamento de Ciencias de la Computación.
También fue profesor asistente en la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de California y fundó la Unidad de Neurociencia Computacional de Gatsby. “En 2013, Google adquirió la startup de redes neuronales de Hinton, DNNresearch, que se desarrolló a partir de su investigación en la Universidad de Toronto”, cuenta la corporación The Vector Institute, especializada en inteligencia artificial.
Le puede interesar: La pregunta que ayudaron a resolver los ganadores del premio Nobel de Medicina
Sin embargo, Hinton comparte las preocupaciones de Ellen Moons en torno a los riesgos de esta tecnología que ayudó a crear. El científico renunció al rol que tenía en Google para poder hablar con mayor libertad sobre este tema. Ante la noticia del Premio Nobel manifestó su inquietud por posibles consecuencias negativas de su trabajo en torno al aprendizaje automático, o que se salga de control. No obstante, dijo que “lo haría todo de nuevo”.
👩🔬📄 ¿Quieres conocer las últimas noticias sobre ciencia? Te invitamos a verlas en El Espectador. 🧪🧬