The China Mail - John Hopfield y Geoffrey Hinton ganan el Nobel de Física por sus trabajos sobre el aprendizaje automático

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John Hopfield y Geoffrey Hinton ganan el Nobel de Física por sus trabajos sobre el aprendizaje automático
John Hopfield y Geoffrey Hinton ganan el Nobel de Física por sus trabajos sobre el aprendizaje automático / Foto: © AFP

John Hopfield y Geoffrey Hinton ganan el Nobel de Física por sus trabajos sobre el aprendizaje automático

El estadounidense John Hopfield y el británico-canadiense Geoffrey Hinton ganaron este martes el Premio Nobel de Física por sus trabajos pioneros sobre el aprendizaje automático, una herramienta empleada en el desarrollo de la inteligencia artificial.

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"Los dos ganadores del Premio Nobel de Física de este año emplearon herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base de los potentes sistemas de aprendizaje automático de hoy día", indicó el jurado en un comunicado.

Hopfield, de 91 años y profesor en la Universidad de Princeton, y Hinton, de 76 años y profesor de la Universidad de Toronto, fueron premiados "por sus descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático utilizando redes neuronales artificiales".

Ambos han estado trabajando sobre ese tema desde los años 1980.

Las redes neuronales artificiales se inspiran en la red de neuronas del cerebro humano.

"Los galardonados de 2024 utilizaron conceptos fundamentales de la física estadística para diseñar redes neuronales artificiales que funcionan como memorias asociativas y hallan patrones en grandes conjuntos de datos", dijo a la prensa Ellen Moons, presidenta del comité Nobel de Física.

Estas redes neuronales artificiales se han utilizado para avanzar en la investigación en campos tan diversos como la física de partículas, la ciencia de materiales y la astrofísica, y se han convertido en parte de nuestra vida diaria, incluyendo el reconocimiento facial y la traducción, destacó Moons.

Con los trabajos de los premiados, la humanidad dispone ahora de una serie de herramientas "que podemos elegir utilizar con buenos fines", destacó el comité.

- Posibles repercusiones -

"Estoy asombrado. No me imaginaba que esto pudiera pasar", reaccionó Hinton en una entrevista telefónica.

Hinton reconoció que es un ávido usuario de herramientas de IA como ChatGPT, y admitió que le preocupan las posibles repercusiones de la tecnología que ayudó a engendrar.

"Esto será comparable a la revolución industrial. Pero en lugar de desbordar a la gente en fuerza física, la desbordará en cuanto a capacidades intelectuales", comentó Hinton.

"No tenemos experiencia de lo que significa disponer de cosas más inteligentes que nosotros, y eso será fantástico en muchos aspectos, en ámbitos como la salud", incidió.

Al mismo tiempo reconoció que le preocupa "que el resultado global de todo esto puedan ser unos sistemas más inteligentes que nosotros, que tomen el control".

El Nobel de Física es el segundo premio Nobel de la temporada, después de que el lunes se concediera el de Medicina a los científicos estadounidenses Victor Ambros y Gary Ruvkun.

El dúo estadounidense fue galardonado por su descubrimiento del microARN y su papel en la regulación de los genes.

El año pasado, el premio Nobel de Física fue concedido a la franco-sueca Anne L'Huillier, al francés Pierre Agostini y al austrohúngaro Ferenc Krausz por su investigación sobre las herramientas para explorar los electrones dentro de átomos y moléculas.

La temporada de estos galardones continúa esta semana con el anuncio del ganador o ganadores del Nobel de Química el miércoles, seguido de los tan esperados premios de Literatura el jueves y de la Paz el viernes.

El Premio de Economía cerrará la temporada el lunes 14 de octubre.

Otorgados desde 1901, los Premios Nobel honran a aquellos que, en palabras del creador del premio y científico Alfred Nobel, "confirieron el mayor beneficio a la humanidad".

El ganador del Nobel recibe un cheque de 11 millones de coronas suecas, el equivalente de un millón de dólares o más de 970.000 euros.

U.Feng--ThChM