El Premio Nobel de Física 2024 ha sido otorgado hoy a John Hopfield y Geoffrey Hinton, dos investigadores cuyas aportaciones a la física y la inteligencia artificial han sentado las bases para el 'machine learning' o aprendizaje automatizado mediante redes neuronales artificiales.

Estas constituyen un componente esencial de la actual revolución de la IA, e imitan el funcionamiento de las neuronas en el cerebro, que, a través de conexiones sinápticas de diversa intensidad, son capaces de procesar y almacenar información.

De manera similar, las redes neurales artificiales utilizan conexiones entre "neuronas" digitales, que se fortalecen o debilitan durante el proceso de entrenamiento para llevar a cabo tareas complejas como el reconocimiento de patrones y la clasificación de datos.

Los avances actuales en inteligencia artificial, como los modelos de lenguaje generativo, parecen muy lejanos de las redes que Hopfield y Hinton desarrollaron hace más de cuatro décadas: las redes de Hopfield contenían apenas 30 neuronas en su diseño original, una cantidad ínfima comparada con los millones que tienen los sistemas modernos.

Sin embargo, su concepto de "memoria asociativa" sentó las bases para el almacenamiento y la recuperación de información en las redes complejas de hoy.

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El Premio Turing, para tres de los principales responsables del actual auge de la inteligencia artificial

Las contribuciones de Hopfield y Hinton

John Hopfield: En 1982, introdujo la 'red de Hopfield', un tipo de red neural que puede almacenar patrones …