Investigadores que sentaron las bases de la inteligencia artificial reciben el Premio Nobel.
Uno de los ganadores supuestamente expresa su "arrepentimiento" por el trabajo de su vida, mencionando los riesgos que presenta la inteligencia artificial.
Geoffrey Hinton, profesor emérito de la Universidad de Toronto, y John Hopfield, profesor de la Universidad de Princeton, han sido galardonados con el Premio Nobel de Física por sus contribuciones que sustentan los cimientos del aprendizaje automático actual. Según el comité Nobel de la Academia Sueca de Ciencias, estos científicos han sido pioneros en descubrimientos e invenciones que han llevado a muchas de las innovaciones recientes en inteligencia artificial.
Desde la década de 1980, el trabajo de Hinton y Hopfield ha permitido el desarrollo de redes neuronales artificiales, un tipo de arquitectura informática inspirada en la estructura del cerebro humano. Estas redes, al imitar la forma en que conectamos ideas, permiten que las herramientas de inteligencia artificial "aprendan por ejemplo". Los desarrolladores pueden entrenar a estas redes para reconocer patrones complejos al proporcionarles datos, lo que respalda algunas de las aplicaciones más visibles de la inteligencia artificial en la actualidad, como la generación de lenguaje y el reconocimiento de imágenes.
Hinton, conocido como “El Padrino de la IA”, expresó su sorpresa y honor por recibir este reconocimiento. En entrevistas anteriores, ha manifestado su preocupación por los riesgos que conlleva la tecnología que ayudó a desarrollar y dejó su cargo en Google en 2023 para alertar sobre estos peligros. En una conversación sobre las implicaciones de la inteligencia artificial, comentó que "es difícil ver cómo se puede evitar que los actores malintencionados la utilicen para propósitos negativos".
El comité Nobel también destacó la invención de la máquina de Boltzmann, un modelo generativo que Hinton ayudó a desarrollar. Este modelo se entrena alimentándolo con ejemplos probables, lo que le permite clasificar imágenes o generar nuevas instancias basadas en patrones previos. Por su parte, el trabajo de John Hopfield se centra en la creación de la red Hopfield, una red neuronal artificial que puede recuperar patrones. Utilizando principios de la física, esta red ajusta sus conexiones para que las imágenes almacenadas muestren baja energía, permitiéndole reconstruir una imagen a partir de una versión distorsionada o incompleta.
Hinton ha continuado levantando su voz sobre los desafíos que plantea la inteligencia artificial. Durante una llamada con periodistas, afirmó: “No tenemos experiencia en tener máquinas más inteligentes que nosotros. Y será maravilloso en muchos aspectos. Pero también tenemos que preocuparnos por una serie de posibles consecuencias negativas, en particular la amenaza de que esto se salga de control”.
