La Real Academia Sueca de Ciencias ha decidido otorgar el Premio Nobel de Física 2024 a los científicos John Hopfield, de la Universidad de Princeton, en Estados Unidos y Geoffrey E. Hinton, de la Universidad de Toronto, en Canadá, por descubrimientos e inventos fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales, empleando conocimientos de la física.
Según se explica en un comunicado, los investigadores laureados han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del aprendizaje automático actual, uno de los pilares a su vez de una enorme cantidad de innovaciones en múltiples campos, relacionadas con la Inteligencia Artificial (IA).
John Hopfield desarrolló una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en los datos. Por su parte, Geoffrey Hinton diseñó un método que puede encontrar propiedades de forma autónoma en los datos y, de esta manera, realizar tareas como identificar elementos específicos en las imágenes.
Los inicios de una revolución científica y tecnológica
Al hablar de IA debemos recordar que nos estamos refiriendo al aprendizaje automático utilizando redes neuronales artificiales, una tecnología inspirada originalmente por la estructura del cerebro humano. En una red neuronal artificial, las neuronas cerebrales están representadas por nodos, que se comunican a través de conexiones que pueden compararse con las sinapsis cerebrales: el entrenamiento de estas redes contribuye a que las conexiones entre nodos sean más fuertes, propiciando avances en las funciones que estos sistemas pueden desempeñar.
Los galardonados de este año han trabajado con redes neuronales artificiales a partir de la década de 1980: la red de Hopfield utiliza características físicas de los materiales para propiciar que los nodos en una red neuronal artificial seleccionen, descarten o completen imágenes dadas en un conjunto de datos.
Hinton utilizó la red de Hopfield como base para una nueva metodología, que permite a las redes aprender a reconocer elementos característicos en un tipo dado de datos. En su innovación, Hinton empleó herramientas de la física estadística: su “máquina Boltzmann” se puede utilizar para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón en el que se entrenó, marcando el primer paso para el actual desarrollo explosivo del aprendizaje automático.
Reconocimientos y controversias
Según explicó en una publicación de Science Media Centre España el científico Pablo Haya Coll, investigador de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), “este premio representa un reconocimiento excepcional a la investigación fundamental en aprendizaje automático y, específicamente, a las técnicas de redes neuronales y aprendizaje profundo, que constituyen la base de sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT. Considero que este premio va más allá del mérito de los individuos galardonados, reconociendo a toda una comunidad científica que comenzó su labor hace más de medio siglo”.
Por último, el científico de la Universidad Politécnica de Madrid, Víctor Maojo, indicó en la misma publicación que “este premio va a crear una cierta controversia, porque en realidad podríamos considerar que se otorga a un avance científico, pero principalmente informático. Esto supone un alto componente de ingeniería y tecnología: además, me temo que este premio se ha podido conceder por la relevancia social y mediática actual de la IA, algo que es peligroso si hablamos de un Premio Nobel”, concluyó.
