Inteligencia Artificial: qué hallaron los ganadores del Nobel de Física

El Premio Nobel de Física 2024 fue otorgado a John Hopfield (Estados Unidos) y Geoffrey Hinton (Gran Bretaña) por sus contribuciones clave al desarrollo del aprendizaje automático, una herramienta esencial para la Inteligencia Artificial (IA) moderna. Este reconocimiento destaca los avances fundamentales que ambos científicos lograron en redes neuronales artificiales, un área que ha transformado la manera en que las máquinas procesan y almacenan información.

Un hito en la Inteligencia Artificial

El comité del Nobel destacó que, aunque las computadoras no pueden "pensar", ahora son capaces de imitar funciones humanas como la memoria y el aprendizaje gracias a los avances en redes neuronales. La investigación de Hopfield y Hinton fue decisiva para hacer esto posible, sentando las bases para el aprendizaje profundo y otros métodos avanzados de IA.

John Hopfield (Estados Unidos) y Geoffrey Hinton (Gran Bretaña).

Redes neuronales artificiales: inspiración en el cerebro humano

John Hopfield, profesor en la Universidad de Princeton, y Geoffrey Hinton, investigador de la Universidad de Toronto, se basaron en la neurociencia y la física para crear estructuras computacionales inspiradas en el cerebro humano. El deseo de entender cómo el cerebro procesa y almacena información fue el punto de partida para desarrollar redes neuronales artificiales, que hoy son fundamentales en aplicaciones como el reconocimiento de voz y la visión por computadora.

La Red de Hopfield: un avance revolucionario

En 1982, Hopfield creó la famosa "red de Hopfield", un modelo de red neuronal artificial capaz de almacenar y recuperar patrones de información, incluso cuando estos están incompletos o distorsionados. Este concepto de memoria asociativa refleja la capacidad humana de recordar información a través de asociaciones, como cuando una palabra en la punta de la lengua puede ser recordada mediante palabras relacionadas.

Física aplicada a la Inteligencia Artificial

Hopfield aplicó principios físicos, como el comportamiento de los espines atómicos, para diseñar su red neuronal. Inspirado en cómo los átomos interactúan en un material magnético, creó un sistema en el que las neuronas, o nodos, se conectan con diferentes intensidades, permitiendo a la red asociar y reconstruir patrones con gran precisión.

Este enfoque transformó la forma en que las máquinas pueden aprender y recuperar información, marcando el inicio de una nueva era en la computación neuronal y el aprendizaje automático.

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