El Nobel de Física va a Hopfield y Hinton por contribuir al aprendizaje de las máquinas

Conpehague/El Premio Nobel de Física 2024 es para John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton "por descubrimientos fundamentales e invenciones que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales", informó este martes la Real Academia de las Ciencias Sueca.

Hopfield, de la Universidad de Princeton en Estados Unidos, creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones contenidos en datos.

El investigador, que ya había desarrollado un interés en la estructura del cerebro, comenzó a ejercer en 1980 en el Caltech (California Institute of Technology), donde tenía acceso a recursos informáticos que podía usar para desarrollar sus ideas sobre redes neuronales.

Así pudo crear un modelo con nodos y conexiones, conocido como red de Hopfield, un modelo que fue desarrollado posteriormente por el propio investigador y otros científicos para incluir nodos que pueden almacenar cualquier valor, posibilitando que se puedan guardar más imágenes y diferenciarlas incluso cuando son bastante similares.

Por el otro lado, Hinton, de la canadiense Universidad de Toronto, inventó un método que puede descubrir de forma independiente propiedades en datos y que se ha vuelto importante para las grandes redes neuronales artificiales que se usan hoy día.

"Empleando conceptos y métodos fundamentales de la física, han desarrollado tecnologías que emplean estructuras en redes para procesar información"

Ayudado por su colega Terry Sejnowski, usó la red de Hopfield como base para una nueva red que utiliza un método diferente, conocido como la máquina de Boltzmann –por el físico Ludwig Boltzmann–, que puede aprender a reconocer elementos característicos en un tipo de datos y utiliza herramientas de la física estadística.

La máquina es entrenada alimentándola con ejemplos con alta probabilidad de surgir cuando aquella esté en funcionamiento y puede clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón que se usó para ejercitarla.

Sobre su investigación, Hinton 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”: “No tenemos experiencia en lo que es tener cosas más inteligentes que nosotros y va a ser maravilloso en muchos aspectos”, como la atención de la salud o que las personas podrán hacer el mismo trabajo, con un asistente de IA, en mucho menos tiempo.

El investigador intervino por teléfono durante la rueda de prensa en la que se anunció el galardón y fue preguntado sobre la influencia que las redes neuronales y el aprendizaje automático pueden tener en un futuro. Durante su mensaje, llamó la atención sobre que también hay que preocuparse por “una serie de posibles malas consecuencias”; en particular, “la amenaza de que estas cosas se salgan de control”, alertó.

Sobre las investigaciones, la Real Academia de las Ciencias Sueca dijo que, "aunque los ordenadores no pueden pensar, las máquinas pueden imitar ahora funciones como la memoria y el aprendizaje. Los laureados de este año en Física han ayudado a hacer esto posible", informó.

"Empleando conceptos y métodos fundamentales de la física, han desarrollado tecnologías que emplean estructuras en redes para procesar información", agregó.

La Real Academia de las Ciencias Sueca señaló cómo gracias a su trabajo, la conocida como Inteligencia Artificial (IA) está "revolucionando la ciencia, la ingeniería y la vida diaria", aunque alertó también de los riesgos y de la necesidad de responsabilidad para usar estas tecnologías de una forma "segura y ética".

El Nobel de Física es el segundo de la ronda de estos prestigiosos premios, después de que se anunciara ayer el de Medicina, que recayó en los estadounidenses Victor Ambros y Gary Ruvkun y a la espera de que se conozcan en días sucesivos los laureados de Química, Literatura, de la Paz y finalmente el de Economía, el próximo lunes.