El Premio Nobel de Física se concedió a los modelos matemáticos detrás de la inteligencia artificial.
Neuronas. Las redes neuronales artificiales detrás de la inteligencia artificial son conceptos matemáticos inspirados en las neuronas del cerebro humano. Johan Jarnestad / Real Academia Sueca de Ciencias
El año 2024 Premio Nobel de Física hay otorgada para un medio americano A John Hopfield y para inglés canadiense Para Geoffrey Hinton redes neuronales artificiales de inventar. Este concepto matemático forma la base de la mayoría de los algoritmos de inteligencia artificial actuales.
Las redes neuronales constan de nodos y conexiones que los conectan. Los puntos nodales modelan vagamente las neuronas del cerebro. Las conexiones, que son numerosas de cada nodo a otros nodos, se inspiran en las sinapsis entre neuronas.
Además de la biología, la estructura de las redes neuronales también se inspiró en la física de los materiales y la física cuántica.
El premio fue otorgado por la Real Academia Sueca de Ciencias dice en su paquete de información detalladaque el trabajo científico detrás de las redes neuronales y, por tanto, de la inteligencia artificial moderna, comenzó indirectamente ya en los años 1940 y 1950. Las computadoras electrónicas del tamaño de una casa o al menos de un gran armario eran lo último en ese momento y habrían sido necesarias no sólo para cálculos sencillos y sin procesar, sino también para operaciones más complejas, como el reconocimiento de patrones.
Sin embargo, se descubrió que los ordenadores eran bastante débiles en esta tarea, mientras que el cerebro es muy bueno para reconocer caracteres a partir de la percepción sensorial. Al mismo tiempo, cuando los investigadores del cerebro descubrieron cómo funciona la memoria en el cerebro, descubrieron que los cerebros y las computadoras son muy diferentes. Así es como la investigación sobre el reconocimiento de patrones y las redes neuronales cayó en los años 70 en todo el mundo en una pequeña depresión pesimista, según la Academia de Ciencias.
Las invenciones decisivas por las que se concedió el premio se produjeron a principios de los años 80. Hopfield, de formación biofísica, esbozó en 1982 el concepto, que lleva el nombre de su inventor. como red Hopfield.
En los años 1983-1985, Hinton y su trabajó como colega Americano Terrence “Terry” Sejnowski – estudiante de doctorado de Hopfield – inventó una estructura matemática más compleja adecuada para redes neuronales, la llamada de una máquina Boltzmann. Ya no se trata sólo de nodos individuales, sino de sus distribuciones estadísticas.
Recompensado. John Hopfield a la izquierda en el dibujo del artista, Geoffrey Hinton a la derecha. Niklas Elmehed / Real Academia Sueca de Ciencias
El nombre de la máquina de Boltzmann proviene del padre de la física estadística, el austriaco. Por Ludwig Boltzmann. En esta red neuronal se aplican las distribuciones estadísticas que inventó.
Ambos premios Nobel son ya bastante mayores: Hopfield 91 años y Hinton 76.
Minimización de la “energía”
En las redes neuronales, la información se almacena como valores numéricos de nodos y conexiones, pero debido a la estructura más compleja de la red, se puede utilizar para el reconocimiento de caracteres, a diferencia de la información almacenada como datos sin procesar.
La fuerza de las conexiones puede tener diferentes valores numéricos. El entrenamiento en inteligencia artificial significa, de forma muy simplificada, que el algoritmo optimice el mejor valor para cada conexión, explicó el profesor de física computacional en representación de la Real Academia Sueca de Ciencias, que entregó el premio. Anders Irbäck dijo en conferencia de prensa.
En la red Hopfield, la idea del reconocimiento de patrones se basa en minimizar la “energía” de la red neuronal, cuando una grabación tomada de la realidad, como una imagen, se compara con una grabación idealizada. Cuanto más similares sean las grabaciones comparadas, menor será la “energía” y más probable será que el personaje haya sido identificado. La Academia Sueca de Ciencias escribe.
Redes neuronales. Imagen de observación de la Real Academia Sueca de Ciencias. Johan Jarnestad / Real Academia Sueca de Ciencias
“Energía” como palabra deriva de donde Hopfield originalmente tuvo la idea de su red: la energía de los espines atómicos que interactúan, es decir, los imanes elementales de la mecánica cuántica.
El galardonado advierte sobre la inteligencia artificial
Contactado por teléfono durante la conferencia de prensa del Nobel, Hinton dijo que estaba realmente sorprendido por el premio, “como si le hubieran golpeado en la cabeza con un árbol”.
Hinton, a menudo conocido como el padrino de la inteligencia artificial, ahora también es conocido por criticar la inteligencia artificial. En la primavera de 2023, renunció a su puesto en la investigación de inteligencia artificial de Google para hablar más libremente sobre los riesgos de esta tecnología, especialmente en el uso militar. En ese momento, le dijo al New York Times en una entrevista que una parte de su personalidad se arrepiente de su propio invento.
En la conferencia de prensa del Nobel, Hinton aclaró que con este remordimiento moral no se refiere, que incluiría la decisión de que una persona habría actuado de manera diferente en la situación original.
“Si me dieran los mismos puntos de partida que en mi época, volvería a hacer lo mismo, pero me preocupa que sistemas más inteligentes que nosotros se apoderen de la humanidad”, afirma.
Además, el hecho de que Hinton haya pasado la mayor parte de su carrera en Canadá en lugar de Estados Unidos está relacionado con los riesgos de la tecnología y la visión del mundo del investigador. En los Estados Unidos, la financiación de la investigación tecnológica suele estar relacionada con la industria militar, pero en otros países, como Canadá, esto no es tan preocupante, Revisión de tecnología escribió la otra primavera al citar al NY Times.
La historia fue publicada originalmente. En la revista Tekniikka&Talous.