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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 08/10/2024 10:55
John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton son claves para que la IA puede funcionar sin necesidad de programación constante. (AP) El Premio Nobel de Física 2024 ha sido otorgado a dos figuras clave en el desarrollo de la inteligencia artificial: John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton. Ambos investigadores han sentado las bases de una tecnología que hoy en día está transformando numerosos aspectos de la vida cotidiana. Sus descubrimientos en el campo de las redes neuronales artificiales han permitido el avance de sistemas capaces de imitar procesos cognitivos humanos, como el aprendizaje y la memoria, lo que ha sido fundamental para la creación de modelos de lenguaje modernos como ChatGPT y otros sistemas de inteligencia artificial. Quiénes son John Hopfield y Geoffrey Hinton, los padrinos de la IA John J. Hopfield, nacido en 1933 en Chicago, Estados Unidos, es un físico que ha dedicado su carrera a la investigación interdisciplinaria, con un enfoque en la biología y la física estadística. Trabaja en la Universidad de Princeton y ha sido pionero en la creación de una memoria asociativa artificial, un sistema que emula la forma en que el cerebro humano almacena y recuerda información. Su enfoque consistió en aplicar principios de la física estadística para comprender y simular cómo las neuronas interactúan entre sí para formar patrones complejos de información. John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton son claves para que la IA puede uncionar sin necesidad de programación constante. (Premio Nobel) Geoffrey E. Hinton, por su parte, nació en 1947 en Londres, Reino Unido. Es conocido como el “padrino de la inteligencia artificial”, un título que refleja su posición como una de las figuras más influyentes en el campo del aprendizaje profundo. Hinton trabaja en la Universidad de Toronto y ha desarrollado la máquina de Boltzmann, un modelo que permite a las redes neuronales identificar patrones de manera autónoma. Este sistema fue precursor de los actuales modelos de IA, que utilizan millones de parámetros para aprender de grandes volúmenes de datos, permitiendo a las máquinas realizar tareas como el reconocimiento facial, la traducción automática y la clasificación de imágenes. Cuál ha sido el trabajo sobre la IA de Hopfield y Hinton El trabajo de Hopfield y Hinton se centra en un aspecto crucial para la evolución de la IA: el aprendizaje automático o machine learning, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas mejorar su rendimiento sin estar explícitamente programadas para ello. Esto se logra mediante la creación de redes neuronales artificiales que imitan el comportamiento del cerebro humano, utilizando grandes volúmenes de datos para aprender, identificar patrones y predecir resultados. Hopfield fue el primero en crear una red neuronal que podía funcionar como una memoria asociativa. Este tipo de red es capaz de almacenar y recuperar información, lo que permite a las máquinas reconocer patrones en los datos. Su modelo, conocido como la Red de Hopfield, fue uno de los primeros intentos exitosos de reproducir de manera artificial un proceso cognitivo humano. Este sistema permite que la máquina “aprenda” una serie de patrones y, luego, al recibir un dato incompleto o distorsionado, pueda reconstruir la información original. John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton son claves para que la IA puede funcionar sin necesidad de programación constante. (News Agency/Christine Olsson via REUTERS) Por otro lado, Hinton expandió este concepto al desarrollar la máquina de Boltzmann, una red neuronal que puede entrenarse con datos, encontrando características comunes dentro de esos conjuntos de datos y aprendiendo a identificar elementos específicos. Este modelo fue fundamental para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que, como Google Bard y ChatGPT, son capaces de analizar grandes cantidades de información y generar respuestas coherentes en conversaciones con usuarios humanos. El trabajo de Hopfield y Hinton ha sido fundamental no solo para el campo de la inteligencia artificial, sino también para otros sectores científicos. Según Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física, las redes neuronales artificiales desarrolladas por los laureados han tenido un impacto significativo en áreas como la física y el desarrollo de nuevos materiales. Por ejemplo, en 2012, el machine learning fue clave en el descubrimiento del Bosón de Higgs, uno de los hallazgos más importantes de la física moderna. Además, las aplicaciones prácticas de sus investigaciones se extienden al uso diario en tecnologías como el reconocimiento facial y los asistentes virtuales, que dependen de las redes neuronales para funcionar de manera eficiente. Este tipo de avances tecnológicos ha revolucionado la manera en que interactuamos con las máquinas y ha hecho posible que las computadoras sean cada vez más inteligentes. John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton son claves para que la IA puede funcionar sin necesidad de programación constante. (Imagen Ilustrativa Infobae) Ambos científicos recibirán el Premio Nobel de Física 2024, acompañado de 11 millones de coronas suecas (más de 1 millón de dólares). Este reconocimiento celebra su legado en el campo de la inteligencia artificial y el impacto que su trabajo seguirá teniendo en el futuro de la ciencia y la tecnología. La ceremonia de entrega de los premios tendrá lugar el 10 de diciembre, aniversario de la muerte de Alfred Nobel, creador del galardón.
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