Nobel de Física fue para inventores del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales

El Premio Nobel de Física 2024 fue otorgado a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton “por descubrimientos fundamentales e invenciones que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”, informó este martes la Real Academia de las Ciencias Sueca.

El Nobel de Física es el segundo de la ronda de estos prestigiosos premios, después de que se anunciara este lunes 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.

En concreto, Hopfield creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en los datos, mientras que Hinton inventó un método que puede encontrar propiedades de forma autónoma en los datos y, por lo tanto, realizar tareas como identificar elementos específicos en imágenes.

“El trabajo de los galardonados ya ha sido de gran utilidad. En física, utilizamos redes neuronales artificiales en una amplia gama de áreas, como por ejemplo en el desarrollo de nuevos materiales con propiedades específicas”, afirmó Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física.

John Hopfield creó una estructura que puede almacenar y reconstruir información. Geoffrey Hinton inventó un método que puede descubrir de forma independiente propiedades en los datos y que se ha vuelto importante para las grandes redes neuronales artificiales que se utilizan actualmente. Ambos utilizaron la física para encontrar patrones en la información.

Aunque las computadoras no pueden pensar, las máquinas pueden imitar funciones como la memoria y el aprendizaje. Los premiados de este año en física contribuyeron a que esto sea posible. Utilizando conceptos y métodos fundamentales de la física, desarrollaron tecnologías que utilizan estructuras en redes para procesar información.

El aprendizaje automático se diferencia del software tradicional, que funciona como una especie de receta. El software recibe datos, los procesa según una descripción clara y produce los resultados, de forma similar a cuando alguien recoge ingredientes y los procesa siguiendo una receta de cocina. En cambio, en el aprendizaje automático, el ordenador aprende con ejemplos, lo que le permite abordar problemas que son demasiado vagos y complicados para ser gestionados con instrucciones paso a paso.

En la conferencia de prensa de presentación del premio, Hinton reconoció el uso de la herramienta ChatGPT y la encuentra “muy útil”, aunque no se fía de sus respuestas al cien por cien porque puede tener “alucinaciones”. La presidenta del comité encuentra difícil de imaginar que herramientas como ChatGPT se hubieran podido desarrollar si no hubiera sido por el trabajo pioneros de los premiados.

Fuente: LB24 / Los Andes.