El martes 8 de octubre, la Real Academia Sueca dio a conocer a los ganadores del Premio Nobel de Física 2024, los profesores John Hopfield y Geoffrey Hinton, por establecer las bases para el aprendizaje de las máquinas y los aspectos esenciales para el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) a partir del aprendizaje autónomo estructurado en de redes neuronales artificiales.  

En 1982, Hopfiled, con 49 años, cambió su enfoque hacia la biología teórica y la biofísica, y  empezó a trabajar en el análisis de sistemas complejos como la red neuronal del cerebro y los sistemas magnéticos de vidrios de espinas. Sus investigaciones dieron como resultado un modelo artificial de una red neuronal con una estructura energética que permitió la creación de una memoria asociativa. Cuatro años después, Geoffrey Hinton, científico computacional, utilizó las bases estadísticas del modelo de Hopfield para avanzar en el aprendizaje profundo, específicamente en el reconocimiento de patrones visuales, a partir de la técnica denominada retropropagación o retroprop (Somers, 2017). 

Estos avances en redes neuronales durante la década de los 80, se convirtieron en los pilares del machine learning, la base de las inteligencias artificiales modernas. Las contribuciones de Hopfield e Hinton han sido esenciales para el desarrollo de tecnologías como el reconocimiento facial, la traducción automática de idiomas y las IA generativas, como ChatGPT y Midjourney.

La presidenta del Comité Nobel de Física, Ellen Moons, destacó que los logros de Hopfield y Hinton no solo han transformado las tecnologías digitales, sino que también han impulsado avances en disciplinas como la biología, la química y la ingeniería.  Sin embargo, Moons admitió que la IA también presenta desafíos y posibles peligros para la humanidad.

En este sentido, el mismo Hinton, en 2023, tras dejar su cargo de asesor de Google, advirtió sobre los posibles riesgos que acarrea el desarrollo de la IA. En varias ocasiones expresó su pesar por haber dedicado gran parte de su vida a la investigación que fundamentó esta tecnología. En una entrevista realizada en su casa de Toronto, donde logró muchos de sus avances, dijo: “Me consuelo con la excusa habitual: si yo no lo hubiera hecho, habría sido alguien más”. Durante  la conferencia de prensa del Nobel, mediante una llamada telefónica, añadió: "No tenemos experiencia sobre lo que es tener cosas más inteligentes que nosotros" y también alertó "tenemos que preocuparnos por una serie de posibles consecuencias negativas". En particular, la amenaza de que estas cosas se salgan de control.

Rostro e inteligencia artificial. Pixabay (s. f.). 

El premio Nobel de Física lleva consigo una remuneración económica de más de un millón de dólares, pero más allá de este reconocimiento, la importancia de este galardón radica en resaltar los trabajos que marcarán el rumbo hacia el futuro. El machine learning, por medio de la estructuración de redes neuronales artificiales, seguirá trayendo múltiples innovaciones sorprendentes y transformando las actividades humanas. Los aportes de Hopfield e Hinton abrieron el camino para que los sistemas y los robots adapten el conocimiento, lo compartan y desarrollen actividades que, debido a los avances en aprendizaje automático, comienzan a asimilar el comportamiento racional del cerebro humano.

El Premio Nobel de Física de este año pone de relieve el trabajo colaborativo e interdisciplinario realizado por los científicos de campos como la física y la informática. Mediante las redes neuronales se está transformando la forma en que se realizan las cosas en el mundo. Además, el Machine Learning  estimula múltiples de los avances científicos y tecnológicos que se establecerán en los años venideros. Por tanto, es crucial acelerar la creación de regulaciones éticas globales para garantizar que estos avances tecnológicos no representen riesgos o peligros en el futuro. 


Mauro Sastoque Campos
Periodista, escritor y diseñador para la Comunicación Gráfica.
Virtualpro
mauro.sastoque@ingco.co

Referencias

Criado, M. Á. (2024, 8 de octubre). Premio Nobel de Física 2024 a John Hopfield y Geoffrey Hinton por poner las bases de la inteligencia artificial. El País.
Disponible aquí

BBC News Mundo. (2024, 8 de octubre). Nobel de Física: John Hopfield y Geoffrey Hinton ganan el premio por hacer que “las máquinas aprendan” y sentar las bases de la inteligencia artificial. BBC News Mundo.
Disponible aquí

Metz, C. (2023, 3 de mayo). Uno de los pioneros de la inteligencia artificial deja Google y advierte del peligro de la tecnología. The New York Times.
Disponible aquí

Somers, J. (2017, 18 de octubre). El hallazgo de hace 30 años en el que se basa toda la inteligencia artificial actual. MIT.
Disponible aquí

Pixabay. (s. f.). Rostro e Inteligencia artificial [Imagen]. Pixabay.
Disponible aquí

The Nobel Prize. (2024, 8 de octubre). They trained artificial neural networks using physics. The Nobel Prize.
Disponible aquí 

TT News Agency. (2024, 8 de octubre). El premio Nobel de Física recae en científicos estadounidenses y británico-canadienses [fotografía]. FMT Media Sdn Bhd.
Disponible aquí

UNAM Global. (2024, 9 octubre). Nobel de Física 2024 para Hopfield y Hinton por redes neuronales artificiales. UNAM Global.
Disponible aquí

Villatoro, F. R. (2024, 8 de octubre). Premio Nobel de Física: John Hopfield y Geoffrey Hinton por el aprendizaje automático con redes de neuronas artificiales. La ciencia de la mula Francis.
Disponible aquí