Únase a nuestros boletines diarios y semanales para obtener las últimas actualizaciones y contenido exclusivo sobre la cobertura de IA líder en la industria. Más información Geoffrey E. Hinton, destacado investigador en inteligencia artificial y profesor emérito de la Universidad de Toronto, recibió el Premio Nobel de Física 2024 junto con John J. Hopfield de la Universidad de Princeton. La Real Academia Sueca de Ciencias ha concedido a ambos hombres el premio de 11 millones de coronas suecas (aproximadamente 1,06 millones de dólares), que se repartirán equitativamente entre los galardonados. Hinton ha sido apodado por varios medios y colegas investigadores como el «Padrino de la IA» debido a su trabajo revolucionario en redes neuronales artificiales, una tecnología fundamental que sustenta la inteligencia artificial moderna. A pesar del reconocimiento, Hinton se ha vuelto cada vez más cauteloso sobre el futuro de la IA. En 2023, dejó su puesto en la unidad DeepMind de Google para hablar más libremente sobre los peligros potenciales que plantea el desarrollo incontrolado de la IA. Hinton ha advertido que los rápidos avances en IA podrían tener consecuencias no deseadas y dañinas, incluida la desinformación, el desplazamiento laboral e incluso amenazas existenciales, incluida la extinción humana, o el llamado «riesgo x». Ha expresado su preocupación de que la misma tecnología que ayudó a crear pueda eventualmente superar la inteligencia humana de maneras impredecibles, un escenario que encuentra particularmente preocupante. Como informó MIT Tech Review después de entrevistarlo en mayo de 2023, Hinton estaba particularmente preocupado por los malos actores, como los líderes autoritarios, que podrían usar la IA para manipular elecciones, librar guerras o llevar a cabo objetivos inmorales. Expresó su preocupación de que los sistemas de IA, cuando tienen la tarea de lograr objetivos, puedan desarrollar subobjetivos peligrosos, como monopolizar los recursos energéticos o la autorreplicación. Si bien Hinton no firmó las cartas de alto perfil que pedían una moratoria sobre el desarrollo de la IA, su salida de Google marcó un momento crucial para la industria tecnológica. Hinton cree que, sin una regulación global, los sistemas de IA podrían volverse incontrolables, un sentimiento del que se hacen eco muchos dentro del campo. Su visión de la IA ahora está determinada tanto por su inmenso potencial como por los riesgos inminentes que conlleva. Incluso reflexionando sobre su trabajo hoy después de ganar el Nobel, Hinton le dijo a CNN que la IA generativa: “….será comparable con la revolución industrial. Pero en lugar de superar a las personas en fuerza física, superará a las personas en capacidad intelectual. No tenemos experiencia de lo que es tener cosas más inteligentes que nosotros… también tenemos que preocuparnos por una serie de posibles malas consecuencias, particularmente la amenaza de que estas cosas se salgan de control». Que Hinton ganara el Nobel por el reconocimiento de Geoffrey Hinton con el Premio Nobel no sorprende a quienes están familiarizados con sus amplias contribuciones a la inteligencia artificial. Nacido en Londres en 1947, Hinton inicialmente realizó un doctorado en la Universidad de Edimburgo, donde adoptó las redes neuronales, una idea que la mayoría de los investigadores de la época ignoraban en gran medida. En 1985, él y su colaborador Terry Sejnowski crearon la «máquina Boltzmann», un algoritmo, llamado así en honor al físico austriaco Ludwig Boltzmann, capaz de aprender a identificar elementos en los datos. Hinton se unió a la Universidad de Toronto en 1987 y trabajó con estudiantes de posgrado para seguir avanzando en la IA. Su trabajo se volvió fundamental para el desarrollo de los sistemas de aprendizaje automático actuales, formando la base de muchas de las aplicaciones que utilizamos hoy, incluido el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural, los automóviles autónomos e incluso modelos de lenguaje como la serie GPT de OpenAI. En 2012, Hinton y dos de sus estudiantes de posgrado de la Universidad de Toronto, Ilya Sutskever y Alex Krizhevsky, fundaron una empresa derivada llamada DNNresearch para centrarse en el avance de las redes neuronales profundas, específicamente el «aprendizaje profundo», que modela la inteligencia artificial en el cerebro humano. Vías neuronales para mejorar las capacidades de aprendizaje automático. Hinton y sus colaboradores desarrollaron una red neuronal capaz de reconocer imágenes (como flores, perros y automóviles) con una precisión sin precedentes, una hazaña que durante mucho tiempo parecía inalcanzable. Su investigación cambió fundamentalmente el enfoque de la IA hacia la visión por computadora, mostrando el inmenso potencial de las redes neuronales cuando se entrenan con grandes cantidades de datos. A pesar de sus importantes logros, DNNresearch no tenía productos ni ambiciones comerciales inmediatas cuando se fundó. En cambio, se formó como un mecanismo para que Hinton y sus estudiantes navegaran de manera más efectiva el creciente interés en su trabajo por parte de las principales empresas de tecnología, lo que eventualmente conduciría a la subasta que desató la carrera moderna por el dominio de la IA. De hecho, pusieron la empresa a subasta en diciembre de 2012 y recibieron una competitiva guerra de ofertas entre Google, Microsoft, Baidu y DeepMind, como se relata en un sorprendente artículo de la revista Wired de Cade Metz de 2021. Hinton finalmente decidió venderle a Google. por 44 millones de dólares, aunque podría haber elevado el precio. Esta subasta marcó el comienzo de una carrera armamentista de IA entre gigantes tecnológicos, impulsando rápidos avances en el aprendizaje profundo y la tecnología de IA. Estos antecedentes son fundamentales para comprender el impacto de Hinton en la IA y cómo sus innovaciones contribuyeron a que hoy se le conceda el Premio Nobel de Física, lo que refleja la importancia fundamental de su trabajo en redes neuronales y aprendizaje automático para la evolución de la IA moderna. El presidente de la U of T, Meric Gertler, felicitó a Hinton por su logro y destacó el orgullo de la universidad por su logro histórico. El legado de Hopfield John J. Hopfield, profesor de la Universidad de Princeton que comparte el Premio Nobel con Hinton, desarrolló un modelo de memoria asociativa, conocido como red Hopfield, que revolucionó la forma en que se pueden almacenar y reconstruir patrones, incluidas imágenes. Este modelo aplica principios de la física, específicamente los sistemas de espín atómico, a las redes neuronales, permitiéndoles trabajar con datos incompletos o distorsionados para restaurar patrones completos, y es similar a cómo los modelos de difusión que impulsan los servicios de IA de imágenes y videos pueden aprender a crear nuevas imágenes a partir de formación sobre la reconstrucción de los antiguos. Sus contribuciones no solo han influido en la IA sino que también han impactado la neurociencia computacional y la corrección de errores, mostrando la relevancia interdisciplinaria de su trabajo. Su trabajo, estrechamente relacionado con los sistemas de espín atómico, allanó el camino para futuros avances en la IA, incluida la máquina Boltzmann de Hinton. Si bien el trabajo de Hinton catapultó las redes neuronales a la era moderna, los avances anteriores de Hopfield sentaron una base crucial para el reconocimiento de patrones en modelos neuronales. Los logros de ambos galardonados han influido significativamente en el rápido crecimiento de la IA, lo que ha llevado a cambios transformadores en industrias que van desde la tecnología hasta la atención sanitaria. El Comité del Nobel enfatizó que su trabajo en redes neuronales artificiales ya ha beneficiado a una amplia gama de campos, particularmente en la ciencia de los materiales y más allá. VB Daily ¡Manténgase informado! Reciba las últimas noticias en su bandeja de entrada diariamente. Al suscribirse, acepta los Términos de servicio de VentureBeat. Gracias por suscribirte. Consulte más boletines de VB aquí. Se produjo un error.