ElSe entregó el Premio Nobel de Físicaa dos científicos el martes por los descubrimientos que sentaron las bases para la inteligencia artificial utilizada por herramientas muy populares como ChatGPT.

El británico-canadiense Geoffrey Hinton, conocido como el "padrino de la IA", y el físico estadounidense John Hopfield recibieron el premio por "descubrimientos e invenciones que permiten el aprendizaje automático conredes neuronales artificiales", afirmó el jurado del Nobel.

Pero, ¿qué son esos y qué significa todo esto?Aquí hay algunas respuestas.

¿Qué son las redes neuronales y el aprendizaje automático?

Mark van der Wilk, experto en aprendizaje automático de la Universidad de Oxford, explicó a la AFP que una red neuronal artificial es una construcción matemática "libremente inspirada" en lacerebro humano.

Nuestros cerebros tienen una red de células llamadas neuronas, que responden a estímulos externos, como cosas que nuestros ojos han visto u oído, enviándose señales entre sí.

Cuando aprendemos cosas, algunas conexiones entre neuronas se fortalecen, mientras que otras se debilitan.

A diferencia de la informática tradicional, que funciona más como leer una receta, las redes neuronales artificiales imitan aproximadamente este proceso.

Las neuronas biológicas se reemplazan con cálculos simples a veces llamados "nodos", y los estímulos entrantes de los que aprenden se reemplazan por datos de entrenamiento.

La idea es que esto podría permitir que la red aprenda con el tiempo, de ahí el término aprendizaje automático.

¿Qué descubrió Hopfield?

Pero antes de que las máquinas pudieran aprender, era necesario otro rasgo humano: la memoria.

¿Alguna vez te ha costado recordar una palabra?Consideremos el ganso.Podrías pasar por palabras similares (matón, bueno, demonio) antes de encontrar un ganso.

"Si te dan un patrón que no es exactamente lo que necesitas recordar, debes completar los espacios en blanco", dijo van der Wilk.

"Así es como recuerdas un recuerdo en particular".

Esta fue la idea detrás de la "red Hopfield", también llamada "memoria asociativa", que el físico desarrolló a principios de los años 1980.

La contribución de Hopfield significó que cuando a una red neuronal artificial se le da algo ligeramente incorrecto, puede recorrer patrones previamente almacenados para encontrar la coincidencia más cercana.

Esto resultó ser un gran paso adelante para la IA.

¿Qué pasa con Hinton?

En 1985, Hinton reveló su propia contribución al campo, o al menos una de ellas, llamada máquina de Boltzmann.

El concepto, que lleva el nombre del físico del siglo XIX Ludwig Boltzmann, introdujo un elemento de aleatoriedad.

Esta aleatoriedad fue, en última instancia, la razón por la que los generadores de imágenes actuales impulsados ​​por IA pueden producir infinitas variaciones del mismo mensaje.

Hinton también demostró que cuantas más capas tiene una red, "más complejo puede ser su comportamiento".

Esto, a su vez, facilitó "aprender eficazmente un comportamiento deseado", explicó a la AFP el investigador francés de aprendizaje automático Francis Bach.

¿Para qué se utiliza?

A pesar de que estas ideas estaban vigentes, muchos científicos perdieron el interés en este campo en la década de 1990.

El aprendizaje automático requería computadoras enormemente potentes capaces de manejar grandes cantidades de información.Se necesitan millones de imágenes de perros para que estos algoritmos puedan distinguir a un perro de un gato.

Así que no fue hasta la década de 2010 que una ola de avances "revolucionó todo lo relacionado con el procesamiento de imágenes yprocesamiento del lenguaje natural", dijo Bach.

De leer escáneres médicos a dirigircoches sin conductorDesde la predicción del tiempo hasta la creación de deepfakes, los usos de la IA son ahora demasiado numerosos para contarlos.

¿Pero es realmente física?

Hinton ya había ganado el premio Turing, considerado el Nobel de informática.

Pero varios expertos dijeron que su merecido premio Nobel en el campo de la física, que inició la ciencia en el camino que conduciría a la IA.

El investigador francés Damien Querlioz señaló que estos algoritmos se inspiraron originalmente "en la física, transponiendo el concepto de energía al campo de la informática".

Van der Wilk dijo que el primer Nobel "por el desarrollo metodológico de la IA" reconocía la contribución de la comunidad física, así como de los ganadores.

Y aunque ChatGPT a veces puede hacer que la IA parezca genuinamente creativa, es importante recordar la parte de "máquina" deaprendizaje automático.

"Aquí no ocurre ninguna magia", subrayó van der Wilk.

"En última instancia, todo en la IA son multiplicaciones y sumas".

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