#3,213 – Semana de la IA: El Premio Nobel de Física
30 de octubre de 2024 por Craig Shames
A principios de octubre, se otorgó el Premio Nobel de Física al “padrino de la IA” y otro pionero en este floreciente campo que ahora impregna todos los aspectos de nuestras vidas. Un honor bien merecido pero quizás inesperado.
Como cnn lo dice:
“El 2024 Premio Nobel El doctorado en Física fue otorgado a John Hopfield y Geoffrey Hinton por sus descubrimientos fundamentales en el aprendizaje automático, que allanaron el camino para el uso actual de la inteligencia artificial.
Hopfield, profesor de la Universidad de Princeton, y Hinton, científico informático de la Universidad de Toronto, fueron elogiados por sentar las bases para el aprendizaje automático que impulsa muchos de los productos y aplicaciones actuales basados en IA. Hinton, sin embargo, también expresó sus temores sobre el futuro desarrollo de la IA y cortó los lazos con su antiguo empleador, Google, para poder hablar más libremente sobre el tema.
“Su trabajo fue fundamental para sentar las piedras angulares de lo que hoy conocemos como inteligencia artificial”, dijo a CNN Mark Pearce, miembro del comité del Nobel de Física.
Es genial. Pero ¿qué tiene esto que ver con la física? ¿No debería concederse el Premio Nobel de Física a, no sé, un físico de verdad? ¿Quien estudia el Universo intenta entender qué es la materia oscura o si existen dimensiones superiores que influyen en nuestra realidad? ¿Es esto sólo un intento barato por parte del comité del Premio Nobel de sacar provecho de todo el revuelo actual sobre la IA?
Tal vez, pero es importante señalar que las raíces de la IA en realidad están ligadas a la física. Como casi todo en el mundo.
Ars Técnica explicar :
“La victoria ya está llamar la atención en las redes sociales porque parece inusual que una investigación en un campo de la informática como el aprendizaje automático pueda ganar un Premio Nobel de Física. “Y el Premio Nobel de Física 2024 no es para la física…” tuiteó La física alemana Sabine Hossenfelder esta mañana.
Del comité del Nobel Punto de vistaEl premio se debe en gran medida a que ambos hombres se inspiraron en los modelos estadísticos utilizados en física y en parte al reconocimiento de los avances en la investigación de la física resultantes del uso de técnicas de redes neuronales de los hombres como herramientas de investigación.
Ellen Moons, presidenta del comité del Nobel y física de la Universidad de Karlstad, Suecia, dijo al hacer el anuncio: “Las redes neuronales artificiales se han utilizado para avanzar en la investigación sobre temas de física tan diversos como la física de partículas, la ciencia de los materiales y la astrofísica. »
Hopfield, un biólogo teórico de 91 años con experiencia en física, logró un gran avance en 1982 desarrollando una red que describe las conexiones entre nodos como fuerzas físicas, como la naturaleza describir en un informe. Su innovación, conocida como Red HopfieldUtiliza conceptos de física que describen el comportamiento de los espines atómicos en los materiales. En particular, almacena modelos como estados de bajo consumo, lo que permite al sistema recrear imágenes cuando se le solicita que presente modelos similares. Este enfoque imitaba la memoria asociativa, asemejándose a la forma en que el cerebro recuerda palabras o conceptos.
Hinton, que tiene 76 años, construido sobre Hopfield a principios de la década de 1980 mediante el desarrollo de una versión en capas de la red Hopfield que incorpora probabilidades. Hinton trazó paralelismos con estudios físicos de grandes sistemas de elementos similares, como las moléculas de gas. En lugar de rastrear moléculas individuales, los físicos observan propiedades colectivas como la presión o la temperatura. La ecuación de Boltzmann de la física del siglo XIX calcula la probabilidad de que se produzcan diferentes estados en dichos sistemas. Hinton aplicó este concepto a las redes neuronales y denominó a su método de 1985 “máquina de Boltzmann”, que destacó el vínculo entre el aprendizaje automático y la física estadística. Una máquina Boltzmann es capaz de reconocer y clasificar imágenes y generar nuevos ejemplos basados en sus datos de entrenamiento.
Las técnicas desarrolladas por Hopfield y Hinton simplificaron y aproximaron enormemente los procesos que se cree que ocurren dentro de las redes neuronales biológicas, como las que se encuentran en los cerebros de los animales, pero aun así resultaron útiles y ahora respaldan gran parte de la inteligencia artificial en los campos de la IA. Las redes neuronales han llevado técnicas de automatización a máquinas que deben manejar aproximaciones y casos extremos difusos; También necesitan aprender datos no estructurados, como los trozos gigantes de Internet que permiten chatbots conversacionales como ChatGPT parece que lo saben todo, entre muchos otros usos.
Entonces, como puede ver, tiene sentido que el Premio Nobel de Física se otorgue a investigadores de IA. Además, podría ganarse el favor de nuestros futuros señores de la IA.
¿Fue correcto otorgar el Premio Nobel de Física a la IA?