EL PREMIO NOBEL DE FÍSICA 2024
EL PREMIO NOBEL DE FÍSICA 2024
· La Real Academia de Ciencias de Suecia
anunció a los laureados al premio Nobel de Física 2024
Ciudad de México 8 octubre
2024.- Los galardonados de este año utilizaron herramientas de la física para
construir métodos que ayudaron a sentar las bases del potente aprendizaje
automático actual. John Hopfield creó
una estructura que puede almacenar y reconstruir información. Geoffrey Hinton inventó
un método que puede descubrir de forma independiente propiedades en los datos y
que se ha vuelto importante para las grandes redes neuronales artificiales que
se utilizan actualmente.
Muchas personas han experimentado cómo las
computadoras pueden traducir entre idiomas, interpretar imágenes e incluso
mantener conversaciones razonables. Lo que quizás sea menos conocido es que
este tipo de tecnología ha sido importante durante mucho tiempo para la
investigación, incluida la clasificación y el análisis de grandes cantidades de
datos. El desarrollo del aprendizaje automático se ha disparado en los últimos
quince a veinte años y utiliza una estructura llamada red neuronal artificial.
Hoy en día, cuando hablamos de inteligencia artificial,
a menudo nos referimos a este tipo de tecnología.
Aunque los ordenadores no pueden pensar, las
máquinas pueden imitar funciones como la memoria y el aprendizaje. Los
laureados de este año en física han contribuido a que esto sea posible.
Utilizando conceptos y métodos fundamentales de la física, han desarrollado
tecnologías que utilizan estructuras en redes para procesar información.
El aprendizaje automático se diferencia del
software tradicional, que funciona como una especie de receta. El software
recibe datos, los procesa según una descripción clara y produce los resultados,
de forma similar a cuando alguien recoge ingredientes y los procesa siguiendo
una receta para producir un pastel. En cambio, en el aprendizaje automático, el
ordenador aprende con ejemplos, lo que le permite abordar problemas que son
demasiado vagos y complicados para ser gestionados con instrucciones paso a
paso. Un ejemplo es la interpretación de una imagen para identificar los
objetos que contiene.
Imita el cerebro
Una red neuronal artificial procesa información
utilizando toda la estructura de la red. La inspiración surgió inicialmente del
deseo de comprender cómo funciona el cerebro. En la década de 1940, los
investigadores habían comenzado a razonar sobre las matemáticas que subyacen a
la red de neuronas y sinapsis del cerebro. Otra pieza del rompecabezas provino
de la psicología, gracias a la hipótesis del neurocientífico Donald Hebb sobre
cómo se produce el aprendizaje porque las conexiones entre neuronas se
refuerzan cuando trabajan juntas.
Más tarde, a estas ideas les siguieron intentos de
recrear el funcionamiento de la red cerebral mediante la construcción de redes
neuronales artificiales como simulaciones por ordenador. En ellas, las neuronas
del cerebro se imitan mediante nodos a los que se les asignan valores
diferentes, y las sinapsis se representan mediante conexiones entre los nodos
que pueden hacerse más fuertes o más débiles. La hipótesis de Donald Hebb
todavía se utiliza como una de las reglas básicas para actualizar las redes
artificiales mediante un proceso llamado entrenamiento.