/Fuente: Federación Bioquímica de la Provincia de Buenos Aires

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El estadounidense John Hopfield y el británico Geoffrey Hinton, considerados ‘padrinos’ del aprendizaje de máquinas, fueron los acreedores al máximo galardón.

La Real Academia de las Ciencias de Suecia ha concedido el pasado martes 8 de octubre el Nobel de Física 2024 a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton, considerados los “padrinos” de la inteligencia artificial, “por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”. Aportes que han sido claves para el llamado machine learning, los distintos métodos por los que las máquinas aprenden. De hecho, al británico Hinton se le conoce como el padrino de la Inteligencia Artificial (IA). Por su parte, el estadounidense Hopfield fue uno de los primeros en idear una red neuronal artificial.

Los dos Premios Nobel de Física de este año se apoyaron en herramientas de la propia física para desarrollar métodos que son la base del aprendizaje automático de máquinas. Hopfield creó una memoria asociativa ya en 1982 que podía almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en los datos. Por su parte, Hinton inventó un método que permite a una máquina encontrar propiedades en los datos de forma autónoma y, por lo tanto, realizar tareas como identificar elementos específicos en imágenes. Su obsesión fue siempre estudiar cómo funciona el cerebro para tratar de replicar esos mecanismos en los ordenadores, acuñando ya en 1972 el concepto de red neuronal.

Una de estas redes lleva el nombre de Hopfield, su creador. La red Hopfield usa la parte de la física que describe las características de un material debido a su espín, una propiedad que convierte a cada átomo en un pequeño imán. La red en su conjunto equivaldría a la energía en el sistema de espín encontrado en la física. Su entrenamiento se basa en encontrar valores para las conexiones entre los distintos nodos, de modo que las imágenes guardadas tengan baja energía. Cuando el sistema recibe una imagen distorsionada o incompleta, trabaja metódicamente a través de los nodos, actualiza sus valores. De este modo, la red trabaja paso a paso para encontrar la imagen guardada que se parezca más a la imagen imperfecta con la que se la alimentó.

Aprendizaje automático

Pionero de la inteligencia artificial, Geoffrey Hinton ha recibido su Nobel cuando dedica más tiempo a alertar sobre los peligros de la IA que a su desarrollo. Por su parte, Hinton usó la red de Hopfield como base para una nueva que utiliza un método diferente: la llamada máquina de Boltzmann, que puede aprender a reconocer elementos característicos en un tipo determinado de datos. Fue uno de los primeros tipos de redes neuronales capaces de aprender mediante representaciones internas. El laureado británco también se apoyó en la física, en este caso herramientas de la física estadística, la ciencia de los sistemas construidos a partir de muchos componentes similares. Su máquina se entrena alimentándola con ejemplos que es muy probable que surjan cuando se la ejecuta. La máquina de Boltzmann se puede utilizar para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón en el que se la entrenó. Hinton y Hopfield están en la base del explosivo desarrollo actual del aprendizaje automático.

De padre de la IA a su vigilante

Hinton ya había recibido grandes reconocimientos. En 2017, la Fundación BBVA le concedió el galardón Fronteras del Conocimiento de Tecnologías de la Información y la Comunicación. En 2018 le otorgaron el premio Turing, considerado el oficioso Nobel de informática, junto a otros dos colegas. Y ya en 2022, junto a los colegas Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis, recibió el Premio Princesa de Asturias por sus aportaciones al desarrollo de las redes neuronales artificiales.

Sin embargo, en 2023 abandonó la primera línea de investigación, era hasta entonces vicepresidente de ingeniería de Google, para alertar sobre el reverso tenebroso de la IA. En una entrevista a EL PAÍS, el científico británico citaba algunos de sus peligros: “La generación de noticias falsas ya está causando grandes divisiones en la sociedad. La eliminación de ciertos tipos de trabajo tendrá un impacto en el empleo. Aumentará la disparidad de riqueza entre los ricos y los pobres. Esos son algunos de los peligros inminentes, aunque yo no me centro en esos, sino en otro de carácter existencial”, decía. Y completaba con la parte más inquietante de su respuesta: “Hace poco me di cuenta de que el tipo de inteligencia digital que estamos desarrollando podría ser una forma de inteligencia mejor que la de los cerebros biológicos”.

Reconocimiento a una investigación fundamental

Pablo Haya, investigador del Laboratorio de Lingüística Informática de la Universidad Autónoma de Madrid y director del área de Business & Language Analytics (BLA) del Instituto de Ingeniería del Conocimiento, dice que “este Premio Nobel representa un reconocimiento excepcional a la investigación fundamental en aprendizaje automático y, específicamente, a las técnicas de redes neuronales y aprendizaje profundo (deep learning, en inglés), que constituyen la base de sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT”.

Por su parte, Maite Martín, catedrática del departamento de informática de la Universidad de Jaén destaca que el Nobel para Hinton y Hopfield “es un reconocimiento a dos figuras clave en el desarrollo de la inteligencia artificial moderna, ya que son pioneros y precursores de las redes neuronales artificiales, que constituyen la base del aprendizaje automático actual, como el deep learning o los transformers”. Sus descubrimientos han transformado todas las áreas de la IA, “desde el procesamiento de imágenes y la ciencia de datos, hasta el procesamiento del lenguaje natural, con avances que ya impactan en nuestra vida cotidiana. Un claro ejemplo de su impacto son los asistentes virtuales como Siri o Alexa, y los traductores automáticos, que millones de personas usan a diario”, justifica. “Por otro lado, en áreas más especializadas, encontramos aplicaciones como la medicina personalizada o los sistemas avanzados para la detección y mitigación de discursos de odio, que también están haciendo uso de las tecnologías en las que fueron pioneros”, concluye.

Teoría de redes: un cambio conceptual

Para Gabriel Mindlin, científico del CONICET en el Instituto de Física de Buenos Aires (IFIBA, CONICET-UBA), “tanto en sus aspectos beneficiosos como en sus aspectos más amenazantes, la teoría de redes está produciendo un cambio en la humanidad de proporciones colosales, y fueron las contribuciones de estos dos científicos los que crearon los pilares de esta nueva revolución conceptual que estamos viviendo”.

Tal como explica Mindlin, la ciencia tradicional se basó siempre en dilucidar los mecanismos de cómo funcionan las cosas. Hopfield diseño un dispositivo conceptual -las “redes neuronales”- capaces de expresar comportamientos interesantes emergentes, y Hinton logró entrenar a esas redes a partir de ejemplos para resolver problemas complejos, abriendo un nuevo modo de hacer ciencia. “Con sus luces y sus sombras, lo que hicieron fue un cambio conceptual respecto de cómo pretendíamos operar sobre el mundo desde la filosofía griega a esta parte”, asegura Mindlin.