Nobel de Física para John Hopfield y Geoffrey Hinton por sentar las bases de la inteligencia artificial

• Sus "descubrimientos e invenciones fundamentales han permitido el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”
• Gracias a su trabajo, la IA está "revolucionando la ciencia, la ingeniería y la vida diaria", asegura la Academia Sueca

Los ganadores del Nobel de Física 2024 John Hopfield (izquierda) y Geoffrey Hinton. Princeton U. via AP and N. Berger/AP Photo

La Real Academia Sueca de Ciencias ha concedido el Premio Nobel de Física 2024 a John Hopfield y Geoffrey Hinton por sentar las bases de la inteligencia artificial, gracias a sus "descubrimientos e invenciones fundamentales que han permitido el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”. Estas redes imitan el funcionamiento del cerebro humano, utilizando algoritmos que convierten el proceso biológico del aprendizaje en secuencias matemáticas, haciendo posible que la máquina aprenda de su propia experiencia.

"Los dos premiados de este año han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del potente aprendizaje automático actual", afirma la institución nórdica en un comunicado. "Aunque los ordenadores no pueden pensar, las máquinas pueden imitar ahora funciones como la memoria y el aprendizaje. Los laureados de este año en Física han ayudado a hacer esto posible", agrega.

La Academia señala cómo gracias a su trabajo, la conocida como inteligencia artificial (IA) está "revolucionando la ciencia, la ingeniería y la vida diaria", aunque alerta también de los riesgos y de la necesidad de responsabilidad para usar estas tecnologías de una forma "segura y ética".

Potencial destructivo de la IA

Geoffrey Hinton, exvicepresidente de ingeniería de Google, Premio Turing en 2018 y Premio Princesa de Asturias en 2022, es uno de los grandes pioneros de la inteligencia artificial, hasta el punto de estar considerado como uno de sus "padrinos", por su trabajo diseñando la base tecnológica de lo que se convertiría después en el aprendizaje automático. El científico británico-canadiense inventó un método que puede descubrir de forma independiente propiedades en datos y que es crucial para las grandes redes neuronales artificiales que se usan en la actualidad.

Sin embargo Hinton, que trabaja en la Universidad de Toronto, se ha convertido en los últimos años en una de las voces más críticas sobre el potencial destructivo de esta tecnología, advirtiendo acerca de la amenaza que supone para la humanidad. De hecho, dejó Google en 2023 para "poder hablar libremente" de estos peligros, tras darse cuenta de que "la inteligencia artificial podría llegar a superar a las personas mucho antes de lo que él y otros expertos esperaban". Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física, advierte en este sentido que "aunque el aprendizaje automático tiene enormes beneficios, su rápido desarrollo también ha suscitado inquietudes sobre nuestro futuro".

Por su parte, John Hopfield, de la Universidad de Princeton, fue uno de los primeros en idear una red neuronal artificial. El científico estadounidense creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones contenidos en datos.

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, que le ayudaron a 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 utilizó esta red desarrollada por Hopfield como base para una nueva red: la máquina de Boltzmann, que puede aprender a reconocer elementos característicos a partir de un determinado conjunto de datos. La máquina de Boltzmann se puede utilizar para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón con el que se entrenó. Hinton se basó en este trabajo y contribuyó a iniciar el desarrollo actual del aprendizaje automático.

El Nobel de Física es el segundo de la ronda de estos prestigiosos premios, después de que se anunciara el de Medicina, que recayó en los estadounidenses Victor Ambros y Gary Ruvkun, y a la espera de que se conozcan en días sucesivos los laureados de Química, Literatura, de la Paz y finalmente el de Economía, el próximo lunes.