El premio de física fue para John Hopfield de la Universidad de Princeton y Geoffrey Hinton de la Universidad de Toronto “por sus descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático utilizando redes neuronales artificiales”. El premio Nobel de Física de 2024, Geoffrey Hinton, ha expresado su preocupación por sus propios descubrimientos e invenciones que hicieron posible el aprendizaje automático utilizando redes neuronales artificiales.
De hecho, este es el primer premio otorgado por un trabajo en la intersección de la informática, la física y la biología. El Comité del Nobel señaló que, en gran parte gracias a las investigaciones de Hopfield y Hinton, “las computadoras pueden reproducir los procesos de recordar y aprender, aunque todavía no saben pensar”.
Los galardonados se hicieron famosos por sus inventos de principios de los años 80, cuando el poder de las computadoras dejaba mucho que desear. El biofísico estadounidense John Hopfield creó una red neuronal asociativa que puede recordar y recrear imágenes y otros conjuntos de datos. El científico se basó en modelos de física estadística que describen el comportamiento de los ferromagnetos, sustancias que “memorizan” el campo magnético en el que se encuentran. El británico Geoffrey Hinton, el “padrino” de la inteligencia artificial, tataranieto del fundador de la lógica matemática, George Boole, creó un modelo computacional llamado máquina de Boltzmann. También se basó en los métodos de la física estadística y fue capaz de clasificar imágenes y crear otras nuevas según un patrón determinado.
Publicados durante el invierno de la IA, cuando el interés en el campo comenzó a decaer, los artículos de estos galardonados marcaron el comienzo de una nueva era y marcaron el comienzo del rápido desarrollo del aprendizaje automático. En la década de 2000 se produjo una nueva oleada de atención a los algoritmos de Hopfield y Hinton; Ahora no se utilizan de forma muy amplia y activa, pero encuentran aplicaciones independientes, por ejemplo, en la computación cuántica.
La Real Academia Sueca de Ciencias atribuye a estos físicos el desarrollo de los métodos que se convirtieron en la base del aprendizaje automático moderno. “El trabajo de los galardonados ya ha aportado enormes beneficios. En física, utilizamos redes neuronales artificiales en una amplia gama de áreas, como el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas”, dijo Ellen Moons, presidenta del Comité del Nobel de Física.
Cuando la gente habla de inteligencia artificial, a menudo se refiere al aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales. Inicialmente, la tecnología de redes neuronales se creó por analogía con la estructura del cerebro. En las redes neuronales biológicas hay neuronas, en una red neuronal artificial hay nodos con diferentes valores y la conexión de los nodos entre sí puede debilitarse o fortalecerse. El entrenamiento de la red consistirá, por ejemplo, en desarrollar conexiones más fuertes entre nodos con valores simultáneamente altos.
Hopfield nació en 1933 en el estado estadounidense de Illinois y estudió en la Universidad de Cornell. En 1982, inventó una red neuronal de asociación conocida como Red Hopfield. El físico creó una memoria asociativa que puede almacenar y restaurar imágenes en una base de datos, en esta red los nodos actúan como píxeles. La red Hopfield se puede clasificar como una memoria autoasociativa: una que puede completar o corregir una imagen, pero no puede asociar la imagen resultante con otra imagen. La red Hopfield utiliza la física que describe las características de un material, más específicamente el espín atómico, la propiedad que convierte a cada átomo en un imán diminuto. En general, la red se describe de forma equivalente a describir la energía en un sistema de espín. La red aprende encontrando valores para las conexiones entre nodos, por lo que las imágenes almacenadas tienen poca energía. Si la red Hopfield recibe una imagen incompleta, revisará metódicamente los nodos y actualizará sus valores, lo que provocará que la energía de la red caiga. Entonces, la red trabaja en etapas para encontrar la imagen almacenada que sea más similar a la imagen que recibió.
Hinton nació en 1947 en un suburbio de Londres. Es tataranieto del matemático y lógico inglés George Boole. Hinton se graduó en la Universidad de Cambridge en 1970 y en la Universidad de Edimburgo en 1978. Hinton desarrolló un método que puede encontrar propiedades de forma autónoma en una base de datos y realizar tareas como identificar elementos específicos en imágenes. Hinton utilizó la red de Hopfield como base para inventar (con Terry Sejnowski) una nueva red. Se llamó “Máquina de Boltzmann”, en honor al físico austriaco Ludwig Boltzmann, uno de los creadores de la física estadística, una rama de la física que trata de sistemas construidos a partir de muchos componentes similares. Hinton utilizó herramientas de la física estadística para desarrollar la nueva red. Al igual que la red Hopfield, la máquina de Boltzmann es una red de neuronas con un concepto definido de “energía”. Esta red resultó ser la primera red neuronal capaz de aprender representaciones internas y resolver problemas combinatorios complejos. Puede aprender a reconocer elementos característicos en un tipo de datos determinado. Se puede utilizar una máquina Boltzmann para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón en el que se entrenó. La máquina aprende dándole ejemplos que probablemente ocurrirán cuando se ejecute.
El año pasado, el Premio Nobel de Física fue otorgado a Pierre Agostini, Ferenc Krausz y Anne L’Huillier “por sus métodos experimentales para generar pulsos de luz de attosegundos para estudiar la dinámica de los electrones en la materia”. En 2022, el premio fue para el científico francés Alain Aspe, el físico estadounidense John Clauser y el científico austriaco Anton Zeilinger por sus investigaciones en mecánica cuántica, por “experimentos con fotones entrelazados, investigaciones sobre violaciones de las desigualdades de Bell y trabajos en ciencia de la información cuántica”.
La parte en efectivo del premio de 11 millones de coronas suecas (aproximadamente un millón de euros) se dividirá en partes iguales. Los ganadores serán entregados el 10 de diciembre en Estocolmo (el día de la muerte de Alfred Nobel).
El premio Nobel de Física de 2024, Geoffrey Hinton, ha expresado su preocupación por sus propios descubrimientos e invenciones que hicieron posible el aprendizaje automático utilizando redes neuronales artificiales.
En una conferencia de prensa el martes para anunciar los premios Nobel, Hinton, hablando por teléfono, advirtió sobre “posibles consecuencias negativas, en particular que la red neuronal se salga de control”.
Señaló que si nuevamente tuviera la opción de hacer este descubrimiento o no, “habría hecho exactamente lo mismo”. “Pero me preocupa que las consecuencias puedan ser adversas y que el control lo lleven a cabo sistemas más inteligentes que nosotros”, añadió el científico, hablando “con cierto grado de arrepentimiento” sobre la investigación.
“No tenemos esa experiencia: ¿cómo se siente cuando algo es más inteligente que nosotros?” — Hinton respondió a la pregunta de un periodista sobre las posibles consecuencias de su trabajo científico. Al mismo tiempo, el científico señaló que la investigación “puede aportar muchos beneficios, por ejemplo, en el ámbito de la atención sanitaria”.
Anteriormente se informó que el Premio Nobel de Física lo ganaron el estadounidense John Hopfield y el poseedor de la ciudadanía británica y canadiense Geoffrey Hinton.
“Los dos premios Nobel de física de este año utilizaron herramientas de la física para desarrollar las técnicas que se convirtieron en la base del poderoso aprendizaje automático de hoy”, dijo el comité del Nobel en un comunicado.
Hopfield nació en 1933 en el estado estadounidense de Illinois y estudió en la Universidad de Cornell. En 1982, inventó una red neuronal de asociación conocida como Red Hopfield.
Hinton nació en 1947 en un suburbio de Londres. Es tataranieto del matemático y lógico inglés George Boole. Hinton se graduó en la Universidad de Cambridge en 1970 y en la Universidad de Edimburgo en 1978. Junto con Terry Sejnowski, inventó una red neuronal llamada Máquina Boltzmann.