- La Real Academia de Ciencias de Suecia anunció a los laureados al premio Nobel de Física 2024
Ciudad de México 8 octubre 2024.- Los galardonados de este año utilizaron herramientas de la física para construir métodos que ayudaron a sentar las bases del potente aprendizaje automático actual. John Hopfield creó una estructura que puede almacenar y reconstruir información. Geoffrey Hinton inventó un método que puede descubrir de forma independiente propiedades en los datos y que se ha vuelto importante para las grandes redes neuronales artificiales que se utilizan actualmente.
Muchas personas han experimentado cómo las computadoras pueden traducir entre idiomas, interpretar imágenes e incluso mantener conversaciones razonables. Lo que quizás sea menos conocido es que este tipo de tecnología ha sido importante durante mucho tiempo para la investigación, incluida la clasificación y el análisis de grandes cantidades de datos. El desarrollo del aprendizaje automático se ha disparado en los últimos quince a veinte años y utiliza una estructura llamada red neuronal artificial. Hoy en día, cuando hablamos de inteligencia artificial, a menudo nos referimos a este tipo de tecnología.
Aunque los ordenadores no pueden pensar, las máquinas pueden imitar funciones como la memoria y el aprendizaje. Los laureados de este año en física han contribuido a que esto sea posible. Utilizando conceptos y métodos fundamentales de la física, han desarrollado tecnologías que utilizan estructuras en redes para procesar información.
El aprendizaje automático se diferencia del software tradicional, que funciona como una especie de receta. El software recibe datos, los procesa según una descripción clara y produce los resultados, de forma similar a cuando alguien recoge ingredientes y los procesa siguiendo una receta para producir un pastel. En cambio, en el aprendizaje automático, el ordenador aprende con ejemplos, lo que le permite abordar problemas que son demasiado vagos y complicados para ser gestionados con instrucciones paso a paso. Un ejemplo es la interpretación de una imagen para identificar los objetos que contiene.
Imita el cerebro
Una red neuronal artificial procesa información utilizando toda la estructura de la red. La inspiración surgió inicialmente del deseo de comprender cómo funciona el cerebro. En la década de 1940, los investigadores habían comenzado a razonar sobre las matemáticas que subyacen a la red de neuronas y sinapsis del cerebro. Otra pieza del rompecabezas provino de la psicología, gracias a la hipótesis del neurocientífico Donald Hebb sobre cómo se produce el aprendizaje porque las conexiones entre neuronas se refuerzan cuando trabajan juntas.
Más tarde, a estas ideas les siguieron intentos de recrear el funcionamiento de la red cerebral mediante la construcción de redes neuronales artificiales como simulaciones por ordenador. En ellas, las neuronas del cerebro se imitan mediante nodos a los que se les asignan valores diferentes, y las sinapsis se representan mediante conexiones entre los nodos que pueden hacerse más fuertes o más débiles. La hipótesis de Donald Hebb todavía se utiliza como una de las reglas básicas para actualizar las redes artificiales mediante un proceso llamado entrenamiento.
