Premio Nobel de Física reconoce redes neuronales y aprendizaje automático
Este martes, el Premio Nobel de Física fue otorgado al estadounidense John J. Hopfield y al británico Geoffrey E. Hinton, en reconocimiento a sus contribuciones fundamentales al desarrollo de métodos que son la base del aprendizaje automático, una herramienta clave en la evolución de la inteligencia artificial (IA).
La Real Academia de Ciencias de Suecia destacó que ambos investigadores realizaron descubrimientos e invenciones que permiten el funcionamiento de redes neuronales artificiales, esenciales para el avance de la IA.
Hopfield es conocido por su creación de una memoria asociativa que tiene la capacidad de almacenar y reconstruir imágenes y patrones en datos. Por su parte, Hinton, a menudo denominado el "padrino" de la IA, desarrolló un método que puede identificar automáticamente características en los datos, permitiendo tareas como el reconocimiento de objetos en imágenes. "En Física, las redes neuronales artificiales se utilizan en diversas áreas, incluido el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas", señaló el Comité Nobel.
Desde la década de 1940, los científicos comenzaron a explorar la base matemática detrás de las redes neuronales y las conexiones sinápticas del cerebro. Aunque el interés por estas redes disminuyó en ciertos períodos, resurgió gracias a numerosos trabajos de investigación. Hopfield, tras unirse al California Institute of Technology (Caltech) en 1980, pudo aplicar recursos informáticos para desarrollar sus ideas sobre redes neuronales, resultando en la creación de la red de Hopfield.
Esta red permitió el almacenamiento de múltiples imágenes, incluso aquellas que son similares, gracias a su modelo de nodos y conexiones. Hinton, con la ayuda de su colega Terry Sejnowski, utilizó la red de Hopfield como base para crear una nueva red conocida como la máquina de Boltzmann. Esta máquina, que aprende a reconocer patrones a partir de ejemplos, se entrena con datos con alta probabilidad de aparecer durante su funcionamiento. Una de sus aplicaciones prácticas incluye recomendaciones de películas o series de televisión basadas en preferencias de los usuarios.
El trabajo de Hinton fue crucial en la evolución del aprendizaje automático, ya que optimizó la máquina de Boltzmann para hacerla más eficiente, contribuyendo a la explosión actual del aprendizaje automático. En conjunto, sus innovaciones han tenido un impacto significativo en la ciencia y en la vida cotidiana, aunque la Academia también advirtió sobre los riesgos asociados con el uso de la IA y la necesidad de su aplicación de forma segura y ética.
John J. Hopfield, nacido en 1933 en Chicago, es actualmente docente en la Universidad de Princeton, tras haber obtenido su doctorado en la Universidad de Cornell. Geoffrey Hinton, nacido en 1947 en Londres, realizó sus estudios en la Universidad de Edimburgo y actualmente se encuentra en la Universidad de Toronto. Hinton también es conocido por haber trabajado para Google entre 2013 y 2023, periodo en el cual abandonó la empresa debido a preocupaciones sobre los riesgos de la inteligencia artificial.
Los dos galardonados compartirán un premio de 11 millones de coronas suecas (equivalente a aproximadamente 17.6 millones de pesos mexicanos). Su reconocimiento sigue al de los franceses Pierre Agostini y Anne L'Huillier, así como al húngaro Ferenc Krausz, quienes fueron premiados el año pasado por sus contribuciones a la attofísica. La ronda de ganadores del Nobel continuará mañana con el anuncio del premio de Química y seguirá en los días posteriores con los de Literatura, la Paz y Economía.
Con información de EFE.