Mundo, 18 de nov 2024 (ATB Digital).- ¿Te has preguntado cómo funciona la inteligencia artificial que nos rodea, desde las recomendaciones de Netflix hasta los asistentes virtuales como Siri o la tecnología de los vehículos autónomos? La respuesta se encuentra en algo llamado “redes neuronales”. Este tipo de tecnología, inspirada en el funcionamiento del cerebro humano, ha revolucionado la inteligencia artificial (IA), haciendo posible que las máquinas “aprendan” de manera similar a como lo hacemos nosotros.
Este mismo año, el enorme impacto de las redes neuronales fue reconocido con el Premio Nobel de Física, otorgado a dos figuras fundamentales: Geoffrey Hinton y John Hopfield, pioneros cuyas investigaciones permitieron que la IA moderna alcanzara su potencia actual.
REDES INSPIRADAS EN NEURONAS
Las redes neuronales son sistemas inspirados en el funcionamiento de las neuronas de nuestro cerebro. Imagina una red formada por pequeñas unidades llamadas “neuronas” conectadas entre sí, como las células en el cerebro humano. Cada “neurona artificial” recibe información, la procesa y la transmite a otras neuronas, permitiendo que el sistema aprenda a reconocer patrones o a tomar decisiones. Así como aprendemos a reconocer rostros o a entender palabras mediante experiencia y repetición, las redes neuronales también aprenden a identificar patrones, basándose en ejemplos.
La historia de las redes neuronales empezó en los años 40, cuando los investigadores Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron el primer modelo de neurona artificial. Sin embargo, fue John Hopfield en la década de 1980 quien revolucionó el campo con lo que conocemos como “redes de Hopfield”, una clase de redes neuronales recurrentes. Su innovación consistió en aplicar principios de la física para explicar cómo una red de neuronas artificiales puede alcanzar estados estables, lo que permitió avances en el aprendizaje de patrones y en la optimización de datos.
Poco después, en los años 80 y 90, Geoffrey Hinton y otros investigadores desarrollaron métodos como la retropropagación, un algoritmo que permite que las redes neuronales ajusten sus conexiones y aprendan de sus errores. Esto hizo posible el aprendizaje profundo (deep learning), que es la base de gran parte de la IA que utilizamos hoy. A través de estos avances, las redes neuronales pasaron de ser modelos teóricos a convertirse en herramientas prácticas capaces de resolver problemas complejos.
El profesor John Hopfield en Caltech en 1988.
LAS REDES NEURONALES Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Gracias a su capacidad para identificar patrones complejos y para adaptarse a una variedad de tareas, las redes neuronales se convirtieron rápidamente en un pilar fundamental de la IA. Su flexibilidad permitió que los científicos las usaran en aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática, el procesamiento de lenguaje natural y hasta la medicina de precisión. Estas redes neuronales no necesitan ser programadas para cada tarea específica; en cambio, se “entrenan” usando grandes cantidades de datos y, a medida que procesan estos datos, ajustan sus conexiones internas para mejorar.
Sergi Alcalde
Uno de los mayores avances llegó con el aprendizaje profundo o deep learning, que implica redes neuronales con muchas capas interconectadas. Estas “redes profundas” son capaces de aprender patrones extremadamente complejos, lo que permite que una IA identifique rostros en fotos, reconozca objetos en video y hasta simule conversaciones humanas. Hoy en día, el aprendizaje profundo se emplea en miles de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta sistemas médicos de diagnóstico, pasando por el análisis financiero y la predicción climática.
DEL PROTOTIPO AL NOBEL
El impacto de las redes neuronales en la ciencia y la tecnología ha sido tan significativo que en 2024, la Real Academia Sueca de Ciencias otorgó el Premio Nobel de Física a Geoffrey Hinton y John Hopfield. Este premio reconoce su labor en desarrollar el campo de las redes neuronales, el cual ha transformado la manera en que interactuamos con la tecnología y ha abierto nuevas puertas en áreas tan diversas como la medicina, la educación y las comunicaciones.
Geoffrey Hinton en su despacho
¿Por qué un Nobel de Física? Aunque las redes neuronales se asocian más con la informática, la forma en que Hopfield y Hinton abordaron sus investigaciones aplica principios de la física y las matemáticas para entender sistemas complejos. Las redes de Hopfield, por ejemplo, demuestran cómo una red de neuronas puede encontrar un equilibrio o estado de mínima energía, similar a los sistemas físicos. Esta analogía entre el aprendizaje y los sistemas físicos ha contribuido a que la inteligencia artificial alcance niveles avanzados y ha cambiado el campo de la ciencia computacional de manera irreversible.
Concretamente, John Hopfield introdujo un enfoque físico al estudio de redes neuronales, demostrando que estos sistemas podían comportarse como modelos de energía mínima. Su teoría sobre el almacenamiento de patrones fue fundamental para entender cómo una red neuronal puede “recordar” y reconocer datos específicos.
Por su parte, Geoffrey Hinton desarrolló el algoritmo de retropropagación, un proceso que permite que las redes neuronales ajusten sus conexiones y aprendan de sus errores. Este avance permitió el aprendizaje profundo y sentó las bases para los sistemas actuales de IA.
Este Nobel no solo reconoce sus logros individuales, sino también la forma en que han creado una base teórica sólida para la IA, permitiendo que la tecnología actual avance a una velocidad vertiginosa.
FUENTE: MEDIOS INTERNACIONALES