La Real Academia Sueca de Ciencias ha entregado el Premio Nobel de Física 2024 a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton, quienes a través de sus investigaciones hicieron un aporte clave para la inteligencia artificial.
Hopfield, quien es profesor en la Universidad de Princeton (Estados Unidos) y Hinton, profesor de la Universidad de Toronto (Canadá) fueron condecorados “por descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”.
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”.
Los científicos “han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del potente aprendizaje automático actual”, el cual hoy es utilizado por la inteligencia artificial, basándose en la estructura del cerebro y la red neuronal.
“En una red neuronal artificial, las neuronas del cerebro están representadas por nodos que tienen diferentes valores. Estos nodos se influyen entre sí a través de conexiones que pueden compararse con sinapsis y que pueden fortalecerse o debilitarse. La red se entrena, por ejemplo, desarrollando conexiones más fuertes entre nodos con valores altos al mismo tiempo”, explicaron desde la Real Academia Sueca de Ciencias.
En ese sentido, Hopfield inventó una red que utiliza un método para guardar y recrear patrones. “La red en su conjunto se describe de una manera equivalente a la energía en el sistema de espín que se encuentra en la física, y se entrena encontrando valores para las conexiones entre los nodos de modo que las imágenes guardadas tengan baja energía. Cuando la red de Hopfield recibe una imagen distorsionada o incompleta, trabaja metódicamente a través de los nodos y actualiza sus valores para que la energía de la red disminuya. La red trabaja así paso a paso para encontrar la imagen guardada que se parezca más a la imperfecta con la que se la alimentó”, señalaron.
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Luego, Hinton utilizó la red de Hopfield como base para crear la máquina de Boltzmann. “Esta puede aprender a reconocer elementos característicos en un tipo determinado de datos. Hinton utilizó herramientas de la física estadística, la ciencia de los sistemas construidos a partir de muchos componentes similares. La máquina se entrena alimentándola con ejemplos que es muy probable que surjan cuando se la ejecuta. La máquina de Boltzmann se puede utilizar para clasificar imágenes o crear nuevos ejemplos del tipo de patrón en el que se la entrenó. Hinton se basó en este trabajo, lo que ayudó a iniciar el explosivo desarrollo actual del aprendizaje automático”, enfatizaron.
Además del importante galardón de ser los nuevos Premio Nobel de Física, los científicos también recibirán un premio económico de 11 millones de coronas suecas, que se repartirán a partes iguales entre ambos.
