El Nobel de Física reconoce la imitación en los 80s de redes neuronales que consiguieron John Hopfield y Geoffrey Hinton para la IA actual.
Fabián Vega
La Real Academia Sueca de Ciencias reconoció a los profesores John J. Hopfield de la Universidad de Princeton en Estados Unidos y Geoffrey E. Hinton, profesor de la Universidad de Toronto en Canadá con el Premio Nobel de Física 2024 “por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales” en la década de 1980.
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Y es que las redes neuronales artificiales no son un concepto nuevo. Desde 1940 fueron pensadas para imitar el funcionamiento del cerebro humano, con diferentes conexiones y sinapsis que unen las neuronas para transmitir datos. Y así entrenarse con una cierta cantidad de información sobre la que se requiere que trabaje.
“Esta tecnología se inspiró originalmente en la estructura del cerebro. Los galardonados de este año han llevado a cabo un importante trabajo con redes neuronales artificiales desde la década de 1980 en adelante”.
Y aunque ni la súpercomputadora más potente del mundo es capaz de pensar por su propia cuenta (hasta ahora), las computadoras si son capaces de imitar funciones de nuestro cerebro como la memoria y el aprendizaje.
Así consiguieron adelantarse 40 años a la IA actual
Utilizando herramientas de física, que ayudaron a sentar las bases del actual aprendizaje automático (machine learning) usado por inteligencias artificiales (IA) para crear textos, imágenes y hasta videos cortos, ambos doctores crearon dos modelos distintos capaces de realizar determinadas tareas. Todo con cierto grado de autonomía en la década de 1980.
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John J. Hopfield (1933), doctor en la Universidad de Cornell y profesor en la Universidad de Princeton (Estados Unidos) ideó una memoria asociativa artificial capaz de almacenar, reconocer y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones a partir de una serie de datos científicos.
De acuerdo con el sitio web de The Nobel Prize, la memoria que inventó Hopfield (red Hopfield) es especial, porque es capaz de almacenar varias imágenes al mismo tiempo y es capaz de diferenciar entre ellas:
“La red Hopfield puede almacenar patrones y tiene un método para recrearlos. Cuando a la red se le da un patrón incompleto o ligeramente distorsionado, el método puede encontrar el patrón almacenado que sea más similar”.
“Este procedimiento continúa hasta que es imposible encontrar más mejoras. Cuando se llega a este punto, la red a menudo ha reproducido la imagen original en la que se entrenó”.
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Geoffrey E. Hinton (1947), doctor por la Universidad de Edimburgo en Reino Unido y profesor de la Universidad de Toronto (Canadá), fue el creador de un método especial que puede encontrar, con autonomía, propiedades en una serie de datos, e identificar elementos específicos en una imagen determinada.
El reconocimiento de su trabajo llega décadas más tarde y de manos de miembros Comité Nobel de Física, cuya presidenta Ellen Moons, describió como un “gran beneficio”:
“El trabajo de los galardonados ya ha sido de gran beneficio. En física utilizamos redes neuronales artificiales en una amplia gama de áreas, como el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas”.
¿Qué premios Nobel faltan por entregar?
Mañana miércoles toca el turno al premio Nobel de Química, el 10 de octubre el de Literatura, el viernes 11 en Premio Nobel de la Paz y concluirán las premiaciones con el Nobel de Economía el lunes 14 de octubre.
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