Aunque el comité reconoció la ciencia que hay detrás del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, Moons también mencionó su lado negativo. En entrevista, el Doctor José Luis Mateos, de la UNAM, se mostró optimista con respecto a su desarrollo y dijo que su uso depende de los humanos.
Ciudad de México, 18 de octubre (SinEmbargo).– Los premios Nobel de este año premiaron trabajos arduos, de décadas, que impactan no sólo en sus respectivos campos, sino también en el resto de la ciencia. Específicamente, el Nobel de Física entregado a John Hopfield y Geoffrey Hinton está basado en inventos que sentaron las bases del aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial (IA).
“Los dos laureados de este año con el Nobel en Física han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del potente aprendizaje automático actual”, indicó el comité en una nota de prensa. Hopfield realiza su investigación en la Universidad de Princeton, mientras que Hinton trabaja en la Universidad de Toronto.
Ellen Moons, miembro del comité del Nobel en la Real Academia Sueca de Ciencias, dijo que los dos galardonados “utilizaron conceptos fundamentales de la física estadística para diseñar redes neuronales artificiales que funcionan como recuerdos asociativos y encuentran patrones en grandes lotes de datos”.
Let's give a round of applause for Professor Hopfield! 👏👏 pic.twitter.com/OUNvzOCbVO
— Princeton University (@Princeton) October 8, 2024
Esas redes, señaló, se han utilizado para avanzar la investigación en física y “también se han convertido en parte de nuestra vida cotidiana, por ejemplo en el reconocimiento facial y la traducción de idiomas”. Hinton predijo que la IA terminaría teniendo una “enorme influencia” en la civilización y supondrá mejoras en productividad y atención médica.
“Sería comparable con la Revolución Industrial”, dijo en la llamada con reporteros y miembros de la Real Academia Sueca de Ciencias.
Sobre estos dichos, el doctor José Luis Mateos, del Instituto de Física de la UNAM, argumentó en GALILEO, el programa sobre ciencia de Estudio B, que es aún mayor a la revolución industrial. “Yo creo que será más grande. El Nobel de Química también lo dieron por algo muy importante, no sólo en Física: tiene aplicaciones en medicina, en biología, muchas cosas más. Y tiene que ver también con la IA, son avances de los más importantes de la ciencia y traerán muchos beneficios, es inédito”, completó.
Aunque el comité reconoció la ciencia que hay detrás del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, Moons también mencionó su lado negativo, señalando que “si bien el aprendizaje automático tiene enormes beneficios, su rápido desarrollo también ha planteado temores sobre nuestro futuro. De forma colectiva, los humanos tienen la responsabilidad de utilizar esta nueva tecnología de una forma segura y ética en mayor beneficio de la humanidad”.
Hinton comparte esas preocupaciones. Abandonó un puesto en Google para poder hablar más libremente sobre los peligros de la tecnología que ayudó a crear.
El doctor Mateos lo ve de forma totalmente diferente. “Soy optimista racional. Se me hace absurdo: obviamente todo puede tener algún riesgo. Un ejemplo: yo puedo tomar piedras y puedo agredir a mi vecino, o junto muchas piedras y construyo una catedral. No es culpa de la piedra, es el uso que los humanos le damos a las cosas. Otro ejemplo: todos los días, millones de personas comemos y tenemos a nuestra disposición un cuchillo y lo usamos para cortar nuestros alimentos. Pero es un cuchillo, podríamos levantarnos y acuchillar a un mesero, a un comensal, y no lo hacemos. Y nadie se preocupa de los cuchillos”, explica.
“Ahora resulta que están preocupados por máquinas, como Chat-GPT, que le preguntas cosas y te contesta. Si le preguntas si te puede dar un resumen de la historia de México, a lo mejor contesta bien o se equivoca, pero es un reflejo de lo que somos los humanos. Es que se equivocó, dice, como si los humanos no nos equivocáramos cada 5 minutos. Y cuando hablamos entre humanos suponemos eso: verificamos, revisamos, a veces se usan palabras equivocadas y vamos autocorrigiéndonos unos a otros”, añade el experto.
2024 physics laureate Geoffrey Hinton used a network developed by his co-laureate John Hopfield as the foundation for a new network: the Boltzmann machine. This can learn to recognise characteristic elements in a given type of data.
The Boltzmann machine can be used to classify… pic.twitter.com/LMinR0vA0n
— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 8, 2024
Hinton, que ahora tiene 76 años, ayudó a desarrollar una técnica conocida como retropropagación que ha sido crucial para entrenar las máquinas para “aprender”.
Su equipo en la Universidad de Toronto impresionó después a sus colegas al utilizar una red neuronal para ganar la prestigiosa competición ImageNet de reconocimiento de imágenes en 2012. Esa victoria dio pie a la proliferación de imitaciones, lo que produjo el auge de la IA moderna.
Hinton y otros científicos de IA Yoshua Bengio y Yann LeCun ganaron el principal premio de computación, el premio Turing, en 2019. Hopfield, de 91 años, creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otras clases de patrones en datos, según el comité del Nobel. Hinton utilizó la red de Hopfield como base para una nueva red que utiliza un método diferente, conocida como la máquina Boltzmann, que según explicó el comité puede aprender a reconocer elementos característicos en una clase de datos determinada.
El premio de Física incluye 11 millones de coronas suecas (un millón de dólares) en metálico, que proceden del legado dejado por el creador del certamen, el inventor sueco Alfred Nobel. Se ha concedido en 117 ocasiones. Los laureados están invitados a recibir sus premios en ceremonias el 10 de diciembre, el aniversario de la muerte de Nobel.
