Geoffrey Hinton, artífice de las primeras máquinas capaces de aprender, recibe el Premio Fundación BBVA

La Inteligencia Artificial y las máquinas que aprenden solas. La Fundación BBVA ha concedido el Premio Fronteras del Conocimiento en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) al investigador en inteligencia artificial Geoffrey Hinton, «por su trabajo pionero y profundamente influyente» a la hora de lograr que las máquinas sean capaces de aprender.

El científico galardonado se ha inspirado en «cómo funciona el cerebro humano» y en «cómo ese conocimiento puede ser aplicado para dotar a las máquinas de la capacidad para desempeñar tareas complejas como lo hacen los humanos», una tecnología que va impregnando actualmente muchos de los desarrollos informáticos de la industria.

Nacido en Londres en 1947, Hinton es catedrático del departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto, es también desde 2013 investigador en Google.

El gigante de internet 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. Y, desde entonces, 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 (Apple) 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. El jurado ha destacado el trabajo de Hinton como 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 aprendiendo 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. De esta forma, podemos intentar que el ordenador aprenda de la misma manera que el cerebro», explica Hinton.