Pionero de la Inteligencia Artificial gana el Nobel: «no sabemos qué es tener cosas más inteligentes que nosotros»

Dos pioneros de la inteligencia artificial (IA), John Hopfield y Geoffrey Hinton, ganaron el Premio Nobel de Física por ayudar a crear los componentes básicos del aprendizaje automático que está revolucionando la forma en que trabajamos y vivimos, pero que también crea nuevas amenazas para la humanidad, según dijo uno de los reconocidos por la academia.

Hinton, conocido como el padrino de la IA, es un ciudadano de Canadá y Gran Bretaña que trabaja en la Universidad de Toronto, y Hopfield, un estadounidense que trabaja en Princeton.

“Estos dos caballeros fueron realmente pioneros”, dijo Mark Pearce, miembro del comité del Nobel de Física. “Ellos … hicieron el trabajo fundamental, basado en la comprensión física, que ha llevado a la revolución que vemos hoy en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial”.

Las redes neuronales artificiales que idearon se utilizan en toda la ciencia y la medicina y “también se han convertido en parte de nuestra vida diaria, por ejemplo, en el reconocimiento facial y la traducción de idiomas”, dijo Ellen Moons, miembro del comité Nobel de la Real Academia Sueca de Ciencias.

“En lugar de superar a la gente en fuerza física, como pasó en la Revolución Industrial, la IA superará a la gente en capacidad intelectual. No tenemos experiencia de lo que es tener cosas más inteligentes que nosotros. Y va a ser maravilloso en muchos aspectos”, dijo Hinton.

“Pero también tenemos que preocuparnos por una serie de posibles consecuencias negativas, en particular la amenaza de que estas cosas se salgan de control”, agregó, quien renunció a su puesto en Google para poder hablar con más libertad sobre los peligros de la tecnología que ayudó a crear.

Cuando lo contactaron para avisarle del premio, ¡estaba en un hotel barato sin Internet!

Hinton, que ahora tiene 76 años, ayudó en la década de 1980 a desarrollar una técnica conocida como retropropagación que ha sido fundamental para entrenar a las máquinas a “aprender” mediante el ajuste fino de los errores hasta que desaparezcan. Es similar a la forma en que un estudiante aprende de un maestro con una solución inicial calificada y fallas identificadas y devueltas para ser corregidas y reparadas. Este proceso continúa hasta que la respuesta coincide con la versión de la realidad de la red.

Su equipo de la Universidad de Toronto sorprendió más tarde a sus pares al utilizar una red neuronal para ganar la prestigiosa competencia de visión por computadora ImageNet en 2012. Esa victoria generó una oleada de imitadores, dando origen al surgimiento de la IA moderna.

“Durante mucho tiempo, la gente pensó que lo que hacíamos los tres era una tontería”, dijo Hinton a The Associated Press en 2019. “Pensaban que estábamos muy equivocados y que lo que hacíamos era algo muy sorprendente para que gente aparentemente inteligente perdiera el tiempo en ello. Mi mensaje a los jóvenes investigadores es que no se desanimen si todo el mundo les dice que lo que estamos haciendo es una tontería”.

“Siempre que quiero saber la respuesta a algo, simplemente le pregunto a GPT4”, dijo Hinton durante el anuncio del Nobel. “No confío totalmente en él porque puede alucinar, pero en casi todo no es un gran experto. Y eso es muy útil”.

Hopfield, de 91 años, creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en datos, dijo el comité Nobel. “Lo que más me fascina sigue siendo esta cuestión de cómo la mente surge de la máquina”, dijo Hopfield en un video publicado en línea por el Instituto Franklin después de que le otorgaran un premio de física en 2019.

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