En una videoconferencia tras anunciarse el fallo de un premio dotado con USD 424 000, Hinton explicó su trabajo y avanzó hasta dónde podrán llegar las máquinas, pero se mostró convencido de que "la mejor máquina es el cerebro".

En una videoconferencia tras anunciarse el fallo de un premio dotado con USD 424 000, Hinton explicó su trabajo y avanzó hasta dónde podrán llegar las máquinas, pero se mostró convencido de que "la mejor máquina es el cerebro". Foto: Wikicommons

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inteligencia artificial

Premian a Geoffrey Hinton por impulsar el aprendizaje profundo de las máquinas

Agencia EFE

El investigador de inteligencia artificial Geoffrey Hinton, impulsor del campo conocido como aprendizaje profundo de las máquinas ("deep learning"), ha sido galardonado este miércoles 18 de enero de 2017 con el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación.

El trabajo de Hinton, catedrático de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto e investigador de Google, ha sido "pionero y profundamente influyente" para lograr que las máquinas sean capaces de aprender y desempeñar tareas complejas por sí mismas, según el fallo del jurado.

Tres décadas de trabajo que han permitido a este británico-canadiense llegar a la conclusión de que las máquinas serán capaces en el futuro de hacer todo aquello que hoy hace el cerebro humano. Incluso defendió que los sistemas informáticos tendrán emociones.

En una videoconferencia tras anunciarse el fallo de un premio dotado con USD 424 000, Hinton explicó su trabajo y avanzó hasta dónde podrán llegar las máquinas, pero se mostró convencido de que "la mejor máquina es el cerebro". Y lo dijo desde el conocimiento que le ha dado una investigación en la que ha intentado entender cómo funciona ese órgano humano y aplicar ese conocimiento al desarrollo de máquinas que sean capaces de aprender por sí mismas.

En las redes neurales, señaló, "no programas al ordenador con conocimiento, logras que la máquina aprenda de su experiencia". Al igual que el cerebro, estas redes tratan de procesar la información de manera distribuida (en capas de neuronas artificiales) y aprenden del ejemplo (inputs de datos).

El auge de las redes neurales, apuntó Hinton, se debe a tres acicates: la potencia informática (un millón de veces superior a la existente en los años 80), la existencia de ingentes cantidades de datos que nutran esos algoritmos y a que se han conquistado avances técnicos que permiten que esas redes sean más fáciles de adiestrar, que aprendan más rápido y mejor.

"En los años 70 en inteligencia artificial eran todo esperanzas, pero ahora no, ahora hablamos de realidades. (...) El aprendizaje profundo funciona ya en tu móvil. Es una realidad que no va a desaparecer", sostuvo.

Inspirándose en el funcionamiento del cerebro humano, Hinton ha logrado desarrollar redes neurales artificiales que son capaces de procesar grandes cantidades de datos y aprender por sí mismas a clasificar y gestionar la información, destacó el jurado.

Sus avances en aprendizaje automático ("machine learning") e inteligencia artificial, desarrollados a partir de la pregunta "¿cuáles son los fundamentos del aprendizaje humano y cómo pueden aplicarse a las máquinas?", han tenido una huella importante en el desarrollo de aplicaciones informáticas.

Las redes neurales son un tipo de sistemas de inteligencia artificial capaces de aprender a entender realidades complejas para, a partir de ahí, solucionar problemas puntuales.
Estos sistemas de inteligencia artificial están detrás de los algoritmos más exitosos de reconocimiento del habla y de imágenes, así como de procesamiento de lenguaje natural y traducción automática, explicó el secretario del jurado y director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del Centro Superior de Investigaciones Cienctíficas (CSIC), Ramón López de Mantarás.

Al abrigo de las redes neurales han florecido diversas aplicaciones para detectar patrones, que ya son "extremadamente eficientes", añadió. Hinton ha contribuido con su trabajo a la creación de asistentes personales como Siri o Alexa, al impulso del coche sin conductor (las redes neurales ayudan a que el vehículo pueda detectar qué le rodea), al diseño de máquinas que interpretan imágenes médicas para detectar enfermedades ("los ordenadores serán mejores que los radiólogos", aseveró el catedrático) y al desarrollo por ordenador de nuevos fármacos.

Un avance tecnológico que conlleva la eliminación de empleos y la creación de otros nuevos, algo que "siempre ha ocurrido", como reconoció Hinton, que se mostró escéptico respecto al riesgo de que la inteligencia artificial se vuelva contra el ser humano: "Pasará muchísimo tiempo antes de que las máquinas se nos rebelen". Además criticó el uso de la inteligencia artificial para la construcción y el empleo de armas autónomas y pidió que se prohíban.