El Nobel de Física distinguió ayer al estadounidense John J. Hopfield y al británico Geoffrey E. Hinton por el desarrollo de métodos que son la base del aprendizaje automático, una herramienta clave en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA).
La Real Academia de Ciencias sueca señaló en el fallo que Hopfield y Hinton, a quien se conoce como el «padrino» de la IA, realizaron «descubrimientos fundamentales e invenciones que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales».
Hopfield creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en datos; Hinton inventó un método que puede encontrar de forma autónoma propiedades en los datos y realizar tareas como identificar elementos específicos en imágenes.
«En Física, usamos las redes neuronales artificiales en un amplio número de áreas, como el desarrollo de materiales nuevos con propiedades específicas», señaló el Comité Nobel, que destacó también que la IA está revolucionando la ciencia y la vida diaria, pero existen riesgos que hacen necesario su uso de forma «segura y ética».
Ya en la década de 1940 los científicos empezaron a especular sobre la base matemática que subyace en las redes de neuronas y sinapsis del cerebro, resalta la Real Academia, que menciona también las hipótesis de Donald Hebb sobre cómo el aprendizaje ocurre debido a que las conexiones entre neuronas se refuerzan cuando trabajan juntasEl interés en las redes neuronales artificiales decayó durante un tiempo, pero se reavivó años más tarde con varios trabajos.
Modelos
Hopfield, 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. Hinton, 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. Copenhague.- (EFE)-(I)
- Los ganadores compartirán los 11 millones de coronas suecas (1,1 millones de dólares) con que están dotados este años todos los Nobel.
- Hopfield y Hinton suceden en el palmarés del galardón a los franceses Pierre Agostini y Anne L’Huillier y al húngaro Ferenc Krausz.
- La ronda de ganadores de los Nobel continuará hoy con el de Química y seguirá en los días siguientes con los de Literatura, la Paz y Economía.
