{"id":1719,"date":"2024-11-04T19:53:39","date_gmt":"2024-11-04T16:53:39","guid":{"rendered":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/?p=1719"},"modified":"2025-11-20T13:05:36","modified_gmt":"2025-11-20T10:05:36","slug":"john-hopfield-y-geoffrey-hinton-recibieron-el-premio-nobel-de-fisica-por-su-invencion-del-aprendizaje-automatico-mediante-redes-neuronales-artificiales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/2024\/11\/04\/john-hopfield-y-geoffrey-hinton-recibieron-el-premio-nobel-de-fisica-por-su-invencion-del-aprendizaje-automatico-mediante-redes-neuronales-artificiales\/","title":{"rendered":"John Hopfield y Geoffrey Hinton recibieron el Premio Nobel de F\u00edsica por su invenci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico mediante redes neuronales artificiales"},"content":{"rendered":"

El premio de f\u00edsica fue para John Hopfield de la Universidad de Princeton y Geoffrey Hinton de la Universidad de Toronto \u00abpor sus descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje autom\u00e1tico utilizando redes neuronales artificiales\u00bb. El premio Nobel de F\u00edsica de 2024, Geoffrey Hinton, ha expresado su preocupaci\u00f3n por sus propios descubrimientos e invenciones que hicieron posible el aprendizaje autom\u00e1tico utilizando redes neuronales artificiales.<\/span><\/p>\n

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De hecho, este es el primer premio otorgado por un trabajo en la intersecci\u00f3n de la inform\u00e1tica, la f\u00edsica y la biolog\u00eda. El Comit\u00e9 del Nobel se\u00f1al\u00f3 que, en gran parte gracias a las investigaciones de Hopfield y Hinton, \u201clas computadoras pueden reproducir los procesos de recordar y aprender, aunque todav\u00eda no saben pensar\u201d.<\/span><\/p>\n

Los galardonados se hicieron famosos por sus inventos de principios de los a\u00f1os 80, cuando el poder de las computadoras dejaba mucho que desear. El biof\u00edsico estadounidense John Hopfield cre\u00f3 una red neuronal asociativa que puede recordar y recrear im\u00e1genes y otros conjuntos de datos. El cient\u00edfico se bas\u00f3 en modelos de f\u00edsica estad\u00edstica que describen el comportamiento de los ferromagnetos, sustancias que \u00abmemorizan\u00bb el campo magn\u00e9tico en el que se encuentran. El brit\u00e1nico Geoffrey Hinton, el \u201cpadrino\u201d de la inteligencia artificial, tataranieto del fundador de la l\u00f3gica matem\u00e1tica, George Boole, cre\u00f3 un modelo computacional llamado m\u00e1quina de Boltzmann. Tambi\u00e9n se bas\u00f3 en los m\u00e9todos de la f\u00edsica estad\u00edstica y fue capaz de clasificar im\u00e1genes y crear otras nuevas seg\u00fan un patr\u00f3n determinado.<\/span><\/p>\n

Publicados durante el invierno de la IA, cuando el inter\u00e9s en el campo comenz\u00f3 a decaer, los art\u00edculos de estos galardonados marcaron el comienzo de una nueva era y marcaron el comienzo del r\u00e1pido desarrollo del aprendizaje autom\u00e1tico. En la d\u00e9cada de 2000 se produjo una nueva oleada de atenci\u00f3n 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 computaci\u00f3n cu\u00e1ntica.<\/span><\/p>\n

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La Real Academia Sueca de Ciencias atribuye a estos f\u00edsicos el desarrollo de los m\u00e9todos que se convirtieron en la base del aprendizaje autom\u00e1tico moderno. \u201cEl trabajo de los galardonados ya ha aportado enormes beneficios. En f\u00edsica, utilizamos redes neuronales artificiales en una amplia gama de \u00e1reas, como el desarrollo de nuevos materiales con propiedades espec\u00edficas\u201d, dijo Ellen Moons, presidenta del Comit\u00e9 del Nobel de F\u00edsica.<\/span><\/p>\n

Cuando la gente habla de inteligencia artificial, a menudo se refiere al aprendizaje autom\u00e1tico mediante redes neuronales artificiales. Inicialmente, la tecnolog\u00eda de redes neuronales se cre\u00f3 por analog\u00eda con la estructura del cerebro. En las redes neuronales biol\u00f3gicas hay neuronas, en una red neuronal artificial hay nodos con diferentes valores y la conexi\u00f3n de los nodos entre s\u00ed puede debilitarse o fortalecerse. El entrenamiento de la red consistir\u00e1, por ejemplo, en desarrollar conexiones m\u00e1s fuertes entre nodos con valores simult\u00e1neamente altos.<\/span><\/p>\n

Hopfield naci\u00f3 en 1933 en el estado estadounidense de Illinois y estudi\u00f3 en la Universidad de Cornell. En 1982, invent\u00f3 una red neuronal de asociaci\u00f3n conocida como Red Hopfield. El f\u00edsico cre\u00f3 una memoria asociativa que puede almacenar y restaurar im\u00e1genes en una base de datos, en esta red los nodos act\u00faan como p\u00edxeles. 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 f\u00edsica que describe las caracter\u00edsticas de un material, m\u00e1s espec\u00edficamente el esp\u00edn at\u00f3mico, la propiedad que convierte a cada \u00e1tomo en un im\u00e1n diminuto. En general, la red se describe de forma equivalente a describir la energ\u00eda en un sistema de esp\u00edn. La red aprende encontrando valores para las conexiones entre nodos, por lo que las im\u00e1genes almacenadas tienen poca energ\u00eda. Si la red Hopfield recibe una imagen incompleta, revisar\u00e1 met\u00f3dicamente los nodos y actualizar\u00e1 sus valores, lo que provocar\u00e1 que la energ\u00eda de la red caiga. Entonces, la red trabaja en etapas para encontrar la imagen almacenada que sea m\u00e1s similar a la imagen que recibi\u00f3.<\/span><\/p>\n

Hinton naci\u00f3 en 1947 en un suburbio de Londres. Es tataranieto del matem\u00e1tico y l\u00f3gico ingl\u00e9s George Boole. Hinton se gradu\u00f3 en la Universidad de Cambridge en 1970 y en la Universidad de Edimburgo en 1978. Hinton desarroll\u00f3 un m\u00e9todo que puede encontrar propiedades de forma aut\u00f3noma en una base de datos y realizar tareas como identificar elementos espec\u00edficos en im\u00e1genes. Hinton utiliz\u00f3 la red de Hopfield como base para inventar (con Terry Sejnowski) una nueva red. Se llam\u00f3 \u00abM\u00e1quina de Boltzmann\u00bb, en honor al f\u00edsico austriaco Ludwig Boltzmann, uno de los creadores de la f\u00edsica estad\u00edstica, una rama de la f\u00edsica que trata de sistemas construidos a partir de muchos componentes similares. Hinton utiliz\u00f3 herramientas de la f\u00edsica estad\u00edstica para desarrollar la nueva red. Al igual que la red Hopfield, la m\u00e1quina de Boltzmann es una red de neuronas con un concepto definido de \u201cenerg\u00eda\u201d. Esta red result\u00f3 ser la primera red neuronal capaz de aprender representaciones internas y resolver problemas combinatorios complejos. Puede aprender a reconocer elementos caracter\u00edsticos en un tipo de datos determinado. Se puede utilizar una m\u00e1quina Boltzmann para clasificar im\u00e1genes o crear nuevos ejemplos del tipo de patr\u00f3n en el que se entren\u00f3. La m\u00e1quina aprende d\u00e1ndole ejemplos que probablemente ocurrir\u00e1n cuando se ejecute.<\/span><\/p>\n

El a\u00f1o pasado, el Premio Nobel de F\u00edsica fue otorgado a Pierre Agostini, Ferenc Krausz y Anne L’Huillier \u00abpor sus m\u00e9todos experimentales para generar pulsos de luz de attosegundos para estudiar la din\u00e1mica de los electrones en la materia\u00bb. En 2022, el premio fue para el cient\u00edfico franc\u00e9s Alain Aspe, el f\u00edsico estadounidense John Clauser y el cient\u00edfico austriaco Anton Zeilinger por sus investigaciones en mec\u00e1nica cu\u00e1ntica, por \u00abexperimentos con fotones entrelazados, investigaciones sobre violaciones de las desigualdades de Bell y trabajos en ciencia de la informaci\u00f3n cu\u00e1ntica\u00bb.<\/span><\/p>\n

La parte en efectivo del premio de 11 millones de coronas suecas (aproximadamente un mill\u00f3n de euros) se dividir\u00e1 en partes iguales. Los ganadores ser\u00e1n entregados el 10 de diciembre en Estocolmo (el d\u00eda de la muerte de Alfred Nobel).<\/span><\/p>\n

El premio Nobel de F\u00edsica de 2024, Geoffrey Hinton, ha expresado su preocupaci\u00f3n por sus propios descubrimientos e invenciones que hicieron posible el aprendizaje autom\u00e1tico utilizando redes neuronales artificiales.<\/strong><\/span><\/p>\n

En una conferencia de prensa el martes para anunciar los premios Nobel, Hinton, hablando por tel\u00e9fono, advirti\u00f3 sobre \u00abposibles consecuencias negativas, en particular que la red neuronal se salga de control\u00bb.<\/span><\/p>\n

Se\u00f1al\u00f3 que si nuevamente tuviera la opci\u00f3n de hacer este descubrimiento o no, \u201chabr\u00eda hecho exactamente lo mismo\u201d. \u00abPero me preocupa que las consecuencias puedan ser adversas y que el control lo lleven a cabo sistemas m\u00e1s inteligentes que nosotros\u00bb, a\u00f1adi\u00f3 el cient\u00edfico, hablando \u00abcon cierto grado de arrepentimiento\u00bb sobre la investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

\u00abNo tenemos esa experiencia: \u00bfc\u00f3mo se siente cuando algo es m\u00e1s inteligente que nosotros?\u00bb \u2014 Hinton respondi\u00f3 a la pregunta de un periodista sobre las posibles consecuencias de su trabajo cient\u00edfico. Al mismo tiempo, el cient\u00edfico se\u00f1al\u00f3 que la investigaci\u00f3n \u201cpuede aportar muchos beneficios, por ejemplo, en el \u00e1mbito de la atenci\u00f3n sanitaria\u201d.<\/span><\/p>\n

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Anteriormente se inform\u00f3 que el Premio Nobel de F\u00edsica lo ganaron el estadounidense John Hopfield y el poseedor de la ciudadan\u00eda brit\u00e1nica y canadiense Geoffrey Hinton.<\/span><\/p>\n

\u00abLos dos premios Nobel de f\u00edsica de este a\u00f1o utilizaron herramientas de la f\u00edsica para desarrollar las t\u00e9cnicas que se convirtieron en la base del poderoso aprendizaje autom\u00e1tico de hoy\u00bb, dijo el comit\u00e9 del Nobel en un comunicado.<\/span><\/p>\n

Hopfield naci\u00f3 en 1933 en el estado estadounidense de Illinois y estudi\u00f3 en la Universidad de Cornell. En 1982, invent\u00f3 una red neuronal de asociaci\u00f3n conocida como Red Hopfield.<\/span><\/p>\n

Hinton naci\u00f3 en 1947 en un suburbio de Londres. Es tataranieto del matem\u00e1tico y l\u00f3gico ingl\u00e9s George Boole. Hinton se gradu\u00f3 en la Universidad de Cambridge en 1970 y en la Universidad de Edimburgo en 1978. Junto con Terry Sejnowski, invent\u00f3 una red neuronal llamada M\u00e1quina Boltzmann.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El premio de f\u00edsica fue para John Hopfield de la Universidad de Princeton y Geoffrey Hinton de la Universidad de Toronto \u00abpor sus descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje autom\u00e1tico utilizando redes neuronales artificiales\u00bb. El premio Nobel de F\u00edsica de 2024, Geoffrey Hinton, ha expresado su preocupaci\u00f3n por sus propios descubrimientos e invenciones que hicieron posible el aprendizaje autom\u00e1tico utilizando redes neuronales artificiales.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1720,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[19,519],"tags":[801,802,520,463],"class_list":{"0":"post-1719","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-news","8":"category-ii","9":"tag-aprendizaje-automatico","10":"tag-fisica","11":"tag-inteligencia-artificial","12":"tag-premio-nobel"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1719","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1719"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1719\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1721,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1719\/revisions\/1721"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1720"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1719"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1719"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/planeta21vek.ru\/isp\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1719"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}