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Geoffrey Hinton y las máquinas "humanas"
Geoffrey Hinton en la Universidad de Toronto. Foto: Johny Guatto
El investigador, catedrático en Ciencias de la Computación, recibe el recibe el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) "por su trabajo pionero y profundamente influyente en el campo del aprendizaje automático (machine learning)".
Hinton (Londres, 1947), catedrático del departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto, es también desde 2013 investigador en Google, que le contrató poco después de que los programas para reconocimiento de imágenes y de voz que él y su grupo habían desarrollado resultaran mucho mejores que los utilizados hasta entonces. Desde entonces, la investigación de Hinton ha impulsado el desarrollo acelerado de aplicaciones de inteligencia artificial que ya empiezan a llegar al mercado: desde programas de traducción automática y clasificación de fotos, a los sistemas de reconocimiento de voz, los asistentes personales como Siri y los coches sin conductor. También hay aplicaciones en investigación biomédica, análisis de imágenes médicas para diagnosticar si un tumor provocará metástasis y búsqueda de moléculas eficaces para el desarrollo de fármacos, y en general en todas las áreas de investigación donde haga falta identificar y extraer información relevante a partir de gran cantidad de datos.
Para los miembros del jurado Ramón López de Mántaras y Regina Barzilay, el trabajo de Hinton ha iniciado una "revolución" científica y tecnológica que tiene "asombrada" a la propia comunidad de investigación en inteligencia artificial, que no había anticipado una evolución tan rápida del sector.
El área impulsada por el trabajo de Hinton se denomina deep learning o 'aprendizaje profundo', y es "uno de los desarrollos más emocionantes de la moderna inteligencia artificial", afirma el jurado. El deep learning se inspira en la manera en que se cree que funciona el propio cerebro, y en especial en dos características: procesa la información de manera distribuida, con muchas neuronas conectadas en red, y aprende a partir de ejemplos. El equivalente computacional es emplear las llamadas redes neuronales, programas que hacen las veces de neuronas y que están conectados entre sí, y, como afirma el propio Hinton, "enseñarles a aprender".
"La máquina que mejor aprende es el cerebro humano. El cerebro tiene miles de millones de neuronas, y aprende al reforzar las conexiones entre ellas. Así que una manera de conseguir que un ordenador aprenda, es intentar que una máquina actúe como si fuera una red neuronal, y descubrir una regla o mecanismo que refuerce las conexiones entre neuronas", explica el investigador. "De esta forma, podemos intentar que el ordenador aprenda de la misma manera que el cerebro".
"La estrategia del deep learning", continúa el científico premiado, "se basa en presentarle a la máquina ejemplos o 'inputs', y los 'outputs' que se desean obtener. Después intentas reforzar las conexiones en esa red neuronal artificial, y así consigues que cuando introduces un 'input', la máquina te da la respuesta que buscas". La investigación del científico galardonado se ha centrado precisamente en intentar averiguar cuáles son las reglas que permiten reforzar las conexiones de una red neuronal artificial, para lograr que un ordenador sea capaz de aprender. Esto ha abierto la puerta, según explica Hinton, a "un nuevo tipo de inteligencia artificial", en el que, a diferencia de otras estrategias, "no programas el ordenador con conocimiento, sino que realmente logras que la máquina aprenda de su propia experiencia".
Cuando se le pregunta por las aplicaciones de deep learning que más le sorprenden, menciona los últimos sistemas de traducción automática, que son "mucho mejores" que los que se basaban en programas con reglas predefinidas Tampoco duda del éxito futuro los vehículos autónomos y los asistentes personales: "Está muy claro que tendremos vehículos completamente autónomos, y serán mucho más seguros. Mi apuesta es que en los próximos cinco o diez años habrá coches familiares completamente autónomos". En su opinión, "las máquinas nos pueden hacer la vida mucho más fácil, haciendo que todo el mundo tenga un asistente personal inteligente que ayude en la vida cotidiana. Serán extremamente útiles".
En cuanto a los posibles riesgos de la inteligencia artificial y el temor de que, como han imaginado muchas películas de ciencia ficción, las máquinas inteligentes se rebelen en el futuro contra sus creadores, Hinton considera que "estamos muy lejos" de que esto pueda considerarse un riesgo real. Sin embargo, lo que sí le preocupa son las potenciales aplicaciones militares de las máquinas inteligentes, como el uso de "escuadrones de pequeños drones asesinos" programados para atacar objetivos en escenarios bélicos. "Esto ya es un peligro real que debemos tomarnos en serio y necesitamos una Convención de Ginebra que regule el uso de este tipo de armas autónomas", advierte el científico premiado.
El investigador es el segundo premiado de esta IX edición de los Premios Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento tras los meteorólogos Syukuro Manabe y James Hansen, galardonados en la categoría de Cambio Climático. Estos galardones nacieron con los objetivos principales de impulsar la investigación científica, la difusión a la sociedad de la cultura científica y tecnológica, así como reconocimiento del talento y la excelencia en un amplio abanico de disciplinas, desde la ciencia a las humanidades y las artes. Durante los martes de enero y febrero se irán conociendo el resto de galardonados en las siguientes categorías: Ciencias Básicas, Biomedicina, Ecología y Biología de la Conservación, Música Contemporánea, Economía, Finanzas y Gestión de Empresas y Cooperación al Desarrollo.
