Un profesor estadounidense en la Universidad de Princeton y un profesor británico-canadiense en la Universidad de Toronto ganaron el premio Nobel de Física el martes por investigación que “formó los bloques de construcción” de una parte clave de la inteligencia artificial.
John J. Hopfield, 91, recibió el honor junto con Geoffrey E. Hinton, 76, quien dejó su trabajo en Google el año pasado para poder hablar libremente sobre sus preocupaciones sobre la tecnología.
Desde la década de 1980, la pareja ha estado utilizando herramientas de la física para desarrollar los fundamentos de lo que se conoce como “aprendizaje de máquinas,” uno de los conceptos básicos de la IA ampliamente utilizados hoy en día.
Su investigación “formó los bloques de construcción del aprendizaje de máquinas, que pueden ayudar a los humanos a tomar decisiones más rápidas y confiables,” Ellen Moons, presidenta del Comité Nobel de Física, dijo en una conferencia de prensa. El uso de esta tecnología “se ha convertido en parte de nuestra vida diaria, por ejemplo en el reconocimiento facial y la traducción de idiomas,” dijo Moons, advirtiendo que el “desarrollo rápido de la IA también ha generado preocupaciones sobre nuestro futuro.”
El aprendizaje de máquinas implica alimentar a las computadoras con grandes cantidades de datos para que puedan “aprender” a hacer todo tipo de cosas, desde diagnosticar enfermedades hasta saber cuáles son los programas de transmisión favoritos de las personas.
Hopfield ha sido una figura influyente en este campo desde 1982, cuando inventó la “red de Hopfield” – un método ampliamente utilizado desde entonces. Hinton utilizó esta base para crear “la máquina de Boltzmann”, que se puede usar para tareas como clasificar imágenes.
Esta es una noticia en desarrollo. Por favor, vuelva para obtener actualizaciones.
Este artículo fue publicado originalmente en NBCNews.com.