Premio al artífice de los sistemas de aprendizaje de la inteligencia artificial

Dos algoritmos clave en el desarrollo de los actuales sistemas de Inteligencia Artificial y toda una vida de trabajo dedicada a comprender el funcionamiento del cerebro humano para poder trasladarlo a las máquinas. Estos son los principales motivos que han hecho merecedor a Geoffrey Hinton de la novena edición del Premio Fronteras del Conocimiento en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) que concede la Fundación BBVA. Hinton es autor de investigaciones pioneras en el llamado aprendizaje automático (machine learning) y, en particular, de redes neuronales artificiales. Su trabajo ha permitido la creación de sistemas de reconocimiento de voz e imagen de los vehículos sin conductor, asistentes personales como Siri o traductores automáticos como Google Translate.

El cerebro humano es la mejor máquina. Mi objetivo era comprender cómo trabaja la gente y simular ese sistema

Hinton se graduó en Psicología Experimental y se doctoró en Inteligencia Artificial, es profesor emérito de la Universidad de Toronto y vicepresidente de Ingeniería de Google. “No me gustaban las primeras teorías de la inteligencia artificial (IA) porque se basaban mucho en la lógica y eso es algo que los humanos tardamos mucho en desarrollar”, ha explicado Hinton mediante una conexión por Skype. El investigador estaba más interesado en conocer cómo funciona el cerebro humano, cuáles son los fundamentos del aprendizaje y en buscar la forma de aplicar esos principios a las máquinas. “El cerebro humano es la mejor máquina. Mi objetivo era comprender cómo trabaja la gente y simular ese sistema y creo que la mejor manera de hacerlo es construir modelos de redes neuronales artificiales”, ha señalado.

En los años setenta hubo una burbuja de interés por el desarrollo de la IA, pero como sus funciones eran limitadas, se desinfló. Hinton creó en la década de los ochenta un algoritmo conocido como retropropagación (backpropagation), que revolucionó el campo de estudio de la IA y le devolvió el estatus inicial. Pero esta no fue la contribución de Hinton más importante. En 1999 desarrolló un nuevo algoritmo, el llamado "aprendizaje profundo", un sistema basado en errores y aciertos capaz de aprender por sí mismo. “Esto nos llevó a un nuevo tipo de IA donde no programas el conocimiento en una máquina sino que el propio ordenador lo aprende”, ha señalado Hinton. Ese algoritmo supuso la base de todos los sistemas actuales de IA.

Las aplicaciones prácticas del trabajo de Hinton son ya una realidad y algunas de ellas están en el propio teléfono móvil

Las aplicaciones prácticas del trabajo de Hinton son ya una realidad y algunas de ellas están en el propio teléfono móvil. “Por ejemplo, se está avanzando mucho en traducción automática y eso va a mejorar mucho la comunicación entre las personas”, ha señalado Hinton, que ha incidido en la importancia que la IA va a tener muy pronto en el marco sanitario. “Va a mejorar la asistencia sanitaria en cosas como interpretar radiografías, tomografías o resonancias magnéticas y los datos médicos van a poder organizarse en base a patrones mucho más eficientes”, ha explicado.

Hinton no cree que la IA tenga más límites de las que puede tener el cerebro humano. “En nuestros cerebros tenemos una red neuronal enorme que trabaja por nosotros. No veo por qué una red neuronal artificial no pueda hacer lo mismo que hace nuestro cerebro”, ha explicado el investigador, quien asegura que no hay límites a lo que puedan hacer las máquinas desde el punto de vista del procesamiento de información. Sin embargo, cree que aún falta mucho para que las máquinas sean más inteligentes que los humanos y ve improbable que la IA se pueda rebelar como se ha visto a menudo en la ciencia ficción. A pesar de este escepticismo, Hinton sí se ha mostrado proclive a limitar el uso armamentístico de la IA. “Sería un peligro que alguien como Hitler tuviera el control de flotas enteras de drones autónomos”, ha asegurado Hinton.