{"id":430966,"date":"2024-10-08T21:55:11","date_gmt":"2024-10-09T03:55:11","guid":{"rendered":"https:\/\/billieparkernoticias.com\/?p=430966"},"modified":"2024-10-08T21:55:11","modified_gmt":"2024-10-09T03:55:11","slug":"nobel-de-fisica-para-john-j-hopfield-y-geoffrey-e-hinton","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fronteraveracruz.com\/?p=430966","title":{"rendered":"Nobel de F\u00edsica para John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton."},"content":{"rendered":"

*El Premio Nobel de F\u00edsica 2024 ha sido otorgado a John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton. Desarrollaron m\u00e9todos que son la base del aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning). Sus descubrimientos e invenciones permiten que las computadoras aprendan de la experiencia, una piedra angular en la inteligencia artificial (IA).<\/p>\n

Este a\u00f1o, John Hopfield y Geoffrey Hinton ganaron el Premio Nobel de F\u00edsica por sentar las bases de las redes neuronales de la Inteligencia Artificial (IA), explic\u00f3 Huziel Sauceda, investigador del Instituto de F\u00edsica de la UNAM.<\/p>\n

John Hopfield cre\u00f3 las redes que ahora llevan su nombre, y utiliz\u00f3 la f\u00edsica estad\u00edstica para demostrar que un algoritmo de este tipo pod\u00eda memorizar informaci\u00f3n. Sin embargo, entrenar estos modelos resultaba muy complicado.<\/p>\n

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Imagen: Niklas Elmehed.\u00a0Divulgaci\u00f3n del Premio Nobel
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En los a\u00f1os 80, Geoffrey Hinton, junto con otros investigadores como Joshua Bengio, Yann LeCun, y J\u00fcrgen Schmidhuber desarrollaron una versi\u00f3n moderna m\u00e1s simple y eficientes.<\/p>\n

Invent\u00f3 el m\u00e9todo moderno de entrenamiento de redes neuronales, conocido como\u00a0backpropagation<\/em>, que permiti\u00f3 superar las limitaciones de los modelos anteriores. Esta tecnolog\u00eda evolucion\u00f3 en muchos modelos especializados dentro de los que se encuentran los transformes, lo que es la base del ChatGPT, explic\u00f3 el acad\u00e9mico universitario.<\/p>\n

Estas contribuciones demostraron que las redes neuronales pod\u00edan memorizar y aprender patrones ocultos en los datos, a\u00f1adi\u00f3 el acad\u00e9mico universitario.<\/p>\n

Arquitectura de red neuronal<\/strong><\/h2>\n

Los primeros intentos de neuronas artificiales se presentaron en la d\u00e9cada de los 40, inspirada en el cerebro humano, donde las neuronas est\u00e1n unidas por interconexiones de alta complejidad.<\/p>\n

A finales de los 50, se cre\u00f3 por primera vez una versi\u00f3n para programar en computadoras anal\u00f3gicas, aunque esta solo manejaba una neurona. A pesar de estos avances iniciales, modelos como el\u00a0perceptr\u00f3n<\/em>\u00a0de Frank Rosenblatt, propuesto en 1958, no pudieron resolver muchos problemas, lo que llev\u00f3 al primer \u201cinvierno de la IA\u201d.<\/p>\n

Sin embargo, en los 80, los modelos mejoraron con m\u00e1s neuronas y mejores algoritmos, como el\u00a0backpropagation<\/em>\u00a0de Hinton.<\/p>\n

Cuando se conectan muchas neuronas de una forma particular, se llega a la tecnolog\u00eda de Hinton y Hopfield. Pero si se conectan de otra manera, se crea otro tipo de arquitectura especializada.<\/p>\n

La conexi\u00f3n entre neuronas se conoce como arquitectura de red neuronal y permite resolver problemas espec\u00edficos. Por ejemplo, para clasificar im\u00e1genes se usa una arquitectura llamada redes convolucionales, especializada en este tipo de an\u00e1lisis.<\/p>\n

Aunque estas arquitecturas pueden servir para otras tareas, son particularmente buenas en sus \u00e1reas de enfoque, a\u00f1adi\u00f3 el especialista en el tema.<\/p>\n

Un ejemplo es el uso de redes neuronales para analizar series de tiempo, como en la predicci\u00f3n del clima. Otro tipo de conexi\u00f3n, como los transformers, se usa para reconocer una misma palabra en diferentes contextos y asignarle significado seg\u00fan el entorno.<\/p>\n

Por ejemplo, \u201cel banco de peces en el oc\u00e9ano\u201d y \u201cel banco en la calle tal est\u00e1 libre\u201d. Esta arquitectura, creada en 2017, permiti\u00f3 crear modelos que analizan las frases de manera global y muy eficiente.<\/p>\n

\u00bfCiencia ficci\u00f3n o realidad?<\/h2>\n

Gracias a la ciencia ficci\u00f3n, muchas personas se preguntan: \u00bfqu\u00e9 tan cerca estamos de crear una IA que tome el control del mundo? Huziel Sauceda explic\u00f3 que la humanidad est\u00e1 muy lejos de desarrollar una tecnolog\u00eda todopoderosa.<\/p>\n

Por ejemplo, una computadora es un procesador que recibe \u00f3rdenes a trav\u00e9s de dispositivos como el mouse. Para hacer algo, necesita un\u00a0input<\/em>\u00a0(una orden), ya sea mover el mouse o teclear algo, pero si se deja la m\u00e1quina sin tocar, no har\u00e1 nada.<\/p>\n

Esto es diferente en las personas, cuyo cerebro permanece activo las 24 horas, pensando en m\u00faltiples temas. En cambio, con una m\u00e1quina interactuamos y, al dejarla, queda inactiva.<\/p>\n

Sin embargo, se han hecho grandes avances en ciertos modelos, donde se han especializado profundamente. Algo importante es que \u201cno entendemos completamente lo que estamos haciendo; sabemos crear modelos y entrenarlos para que aprendan, pero no sabemos por qu\u00e9 funcionan\u201d. Desde 2015, el entendimiento de c\u00f3mo opera la IA ha quedado rezagado, ya que muchos modelos se han vuelto tan complejos que sobrepasan nuestra capacidad de comprender qu\u00e9 ocurre dentro de ellos.<\/p>\n

Una controversia<\/strong><\/p>\n

Otorgar el Premio Nobel de F\u00edsica por las bases de la IA podr\u00eda generar controversia, pues pudiera entenderse como un reconocimiento a una investigaci\u00f3n en el \u00e1rea computacional, se\u00f1al\u00f3 el investigador.<\/p>\n

Ya existe un galard\u00f3n equivalente en ciencias computacionales, el Premio Turing, otorgado a contribuciones en computaci\u00f3n e inteligencia artificial. De hecho, en 2018 este reconocimiento fue otorgado a Geoffrey Hinton junto con Yoshua Bengio y Yann LeCun.<\/p>\n

Sin embargo, Huziel Sauceda opina que Hopfield y Hinton merecen un reconocimiento m\u00e1s amplio, como el Premio Nobel de F\u00edsica, ya que sus trabajos se fundamentan plenamente en la f\u00edsica estad\u00edstica.<\/p>\n

Ambos tomaron ideas de esta rama para demostrar que un sistema estad\u00edstico, como los espines en sistemas magn\u00e9ticos, pod\u00eda almacenar informaci\u00f3n. Esta es una de las razones clave que justifican la decisi\u00f3n del comit\u00e9 Nobel, pues los modelos de redes neuronales se basan en estos fundamentos f\u00edsicos.<\/p>\n

DGCS UNAM<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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