Al hablar del Premio Nobel de Física 2024, uno se podría preguntar: ¿cómo es que la inteligencia artificial, un campo que asociamos más con la informática, puede estar ligada a la física? La respuesta es fascinante, y nos lleva a los orígenes de las redes neuronales artificiales y a cómo conceptos profundamente físicos moldearon el aprendizaje automático, que hoy revoluciona el mundo.
Este año, el Nobel fue otorgado a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton, dos pioneros cuyo trabajo es fundamental para el desarrollo de las redes neuronales artificiales. Hopfield diseñó un tipo de red neuronal asociativa que permite almacenar y reconstruir imágenes y patrones. Aquí la física entra en juego: su modelo se inspira en el comportamiento de los átomos en sistemas con spin, un concepto tomado directamente de la mecánica cuántica. Estos átomos se comportan como pequeños imanes, cuyo estado influye en el del resto, de forma similar a cómo las neuronas artificiales están interconectadas en redes.
Por otro lado, Hinton, apodado “el padrino de la inteligencia artificial”, desarrolló una técnica conocida como máquina de Boltzmann, que puede aprender a identificar patrones en datos complejos. Esta máquina también está inspirada en la física estadística, un campo que estudia cómo grandes sistemas de partículas interactúan entre sí, encontrando patrones colectivos a partir de interacciones individuales. Y es esta capacidad para reconocer patrones lo que habilita a las redes neuronales para clasificar imágenes o incluso generar nuevas.
Si pensamos un momento en las raíces filosóficas de todo esto, hay un eco del idealismo trascendental de Kant o de la fenomenología de Husserl, donde se busca comprender las estructuras que subyacen a nuestra percepción de la realidad. En este caso, las redes neuronales artificiales buscan precisamente eso: estructurar y procesar la realidad en forma de datos, permitiendo que las máquinas "aprendan" de su entorno sin intervención humana. ¡Pero no nos equivoquemos! A pesar de que estas redes son asombrosas, los propios laureados advierten que las máquinas no "piensan" en el sentido humano; simplemente imitan funciones como la memoria y el aprendizaje.
En pocas palabras, este premio Nobel no solo reconoce los avances en física, sino también cómo esta disciplina ha permeado en campos como la inteligencia artificial, revolucionando nuestra forma de entender el aprendizaje y la memoria en máquinas.
John J. Hopfield es un físico estadounidense que ha trabajado en una amplia gama de campos, desde la biofísica hasta la neurociencia. Nacido en 1933, se destacó por sus contribuciones en el modelado de redes neuronales. Su mayor logro, el modelo de Hopfield, introducido en 1982, es una red neuronal artificial que simula el comportamiento de una memoria asociativa, capaz de almacenar patrones y recuperarlos en función de estímulos incompletos. Hopfield es profesor en la Universidad de Princeton, y su trabajo ha influido profundamente en cómo entendemos tanto las neuronas biológicas como las artificiales.
Geoffrey E. Hinton, nacido en 1947 en el Reino Unido, es considerado uno de los pioneros de la inteligencia artificial moderna. Con un doctorado en inteligencia artificial por la Universidad de Edimburgo, Hinton desarrolló la retropropagación del error, una técnica clave que permite que las redes neuronales aprendan de los datos ajustando sus pesos. Esta técnica es fundamental para el aprendizaje profundo, que ha permitido avances como el reconocimiento de imágenes y la traducción automática. Actualmente, Hinton es profesor emérito en la Universidad de Toronto y es conocido por sus investigaciones en aprendizaje profundo, que han sentado las bases de gran parte de la IA contemporánea.
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