El Premio Nobel es para los “padrinos de la IA” que ahora temen que su trabajo se vuelva demasiado potente.

John Hopfield y Geoffrey Hinton desarrollaron redes neuronales artificiales que echaron los cimientos de los modernos sistemas de recomendación y la IA generativa.

Dos investigadores de la IA, John Hopfield y Geoffrey Hinton, recibieron el lunes el Premio Nobel de física por su trabajo de redes neuronales artificiales que pueden memorizar información y reconocer patrones, imitando al cerebro humano. 

Sus investigaciones de la década de 1980 echaron los cimientos para el explosivo avance de la última década en términos de la inteligencia artificial y lo que hoy conocemos como algoritmos de recomendación y sistemas de IA generadora. Los dos han dicho que hay que poner contención al avance, por el bien de la humanidad. 

Al anunciar el premio el comité del Nobel puso énfasis en lo lejos que ha llegado el campo desde que Hopfield publicara su trabajo germinal en 1982, en el que describió una red neuronal con menos de 500 parámetros posibles. Hoy las compañías tecnológicas venden sistemas generadores de IA con miles de millones y billones de parámetros. 

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La red de Hopfield era una colección de 30 nodos digitales interconectados que podían cambiar sus valores entre 1 y 0 y que al hacerlo se podían programar para registrar patrones que representaban los pixeles en imágenes en blanco y negro. Tomaba de las ecuaciones de la física utilizadas para describir cómo los átomos de una red se afectan los unos a los otros para calcular cómo representaban las imágenes las relaciones entre los nodos de la red. En efecto podía programarse la red para crear recuerdos de determinadas imágenes. Y si se le ingresaba una imagen nueva que era incompleta o no era nítida, podía calcular hacia atrás, a la imagen más similar que hubiera en su memoria. 

Nadie podrá deternerla 

Hinton siguió trabajando sobre lo que había hecho Hopfield, diseñando redes neuronales que no solo podían recordar y recrear patrones sino que podían aprender a reconocer patrones similares en datos totalmente diferentes, por ejemplo los patrones que hacen que la imagen de un perro sea smilar a otra, pero no a la imagen de un gato. En 1985 publicó un trabajo que presentaba esta red, llamada máquina Boltzmann por el físico Ludwig Boltzmann que desarrolló ecuaciones estadísticas para calcular las propiedades colectivas de una red compuesta por muchos componentes diferentes. 

En 2023 Hopfield fue uno de los notables firmantes de una carta que pide a las compañías de IA que pongan en pausa el desarrollo de sistemas generadores de IA más potentes que el GPT-4 de Open AI. Y Hinton recientemente ha hablado de que le preocupa que la IA esté avanzando demasiado rápido como para que los humanos la puedan controlar. Calculó que los humanos podrían construir inteligencia artificial que exceda a nuestra propia inteligencia en unos 5 a 20 años, y que “logrará encontrar la forma de manipular a la gente para que hagan lo que quiere”.