![\"\"](\"https:\/\/candas365.es\/noticias\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Geoffrey-Hinton_image671_405-360x217.jpg\")
Nuestros ordenadores, incluso nuestros tel\u00e9fonos m\u00f3viles, trabajan hoy con aplicaciones que hace unos a\u00f1os sonaban a ciencia ficci\u00f3n. Tenemos en la palma de la mano programas para traducir textos, que reconocen nuestra voz e incluso im\u00e1genes para clasificarlas.<\/p>\n
Todo esto se apoya en la idea de que una inteligencia artificial ha de aprender de la misma manera que lo hace el cerebro, usando ese conocimiento para realizar tareas complejas como lo har\u00edan los seres humanos.<\/p>\n
El investigador Geoffrey Hinton (Londres, 1947), Catedr\u00e1tico de Ciencias de la Computaci\u00f3n en la Universidad de Toronto, ha sido uno de los pioneros en este campo y por ello, la Fundaci\u00f3n BBVA le ha otorgado el IX Premio Fronteras del Conocimiento en Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n y la Comunicaci\u00f3n, \u201cpor su trabajo pionero y profundamente influyente a la hora de lograr que las m\u00e1quinas sean capaces de aprender\u201d, como se\u00f1ala el acta del jurado.<\/p>\n
Deep learning<\/strong><\/p>\n Hinton basa su trabajo en el \u00e1rea del deeplearning o aprendizaje profundo, un modelo en el que la inteligencia artificial no est\u00e1 programada con conocimiento sino que aprende de su propia experiencia, de forma similar al funcionamiento del cerebro humano.<\/p>\n \u201cSiempre he estado convencido de que la \u00fanica manera de hacer que la inteligencia artificial funcione es operar como lo hace el cerebro\u201d<\/em><\/p><\/blockquote>\n Este modelo, que emula las conexiones de redes neuronales, no es nuevo. Hinton comenz\u00f3 a trabajar en \u00e9l durante los a\u00f1os 80 cuando sus colegas ya lo estaban desechando y lo consideraban un \u00e1rea marginal dentro del campo de la inteligencia artificial.<\/p>\n Su perseverancia le llev\u00f3 a abandonar el Reino Unido en busca de financiaci\u00f3n para poder continuar sus investigaciones en esa materia. Pas\u00f3 por Estados Unidos y por Canad\u00e1, donde finalmente lograr\u00eda establecer un grupo de investigaci\u00f3n en redes neuronales.<\/p>\n Es a mediados de la d\u00e9cada del 2000 cuando la investigaci\u00f3n da sus frutos y presenta un algoritmo que refuerza las conexiones de las redes neuronales artificiales. Hinton logra que la inteligencia artificial aprenda de sus errores, que aprenda de experiencias previas.<\/p>\n \u201cSiempre he estado convencido de que la \u00fanica manera de hacer que la inteligencia artificial realmente funcione es operar como lo hace el cerebro\u201d, explica Hinton.<\/p>\n Revoluci\u00f3n cient\u00edfica<\/strong><\/p>\n La aplicaci\u00f3n del algoritmo de Hinton y los programas creados con \u00e9l, son un \u00e9xito rotundo, y la comunidad cient\u00edfica, la misma que hab\u00eda denostado el trabajo con redes neuronales en los ochenta, vuelve a investigar en esta \u00e1rea, incluyendo otros avances como el big data, considerado ahora complemento indispensable del deep learning.<\/p>\n Los programas desarrollados por el grupo de Hinton, como aplicaciones de reconocimiento de im\u00e1genes y de voz, propiciaron que en 2013, fuese contratado como investigador en Google. Actualmente, su trabajo ha acelerado la creaci\u00f3n de aplicaciones de inteligencia artificial muy potentes. Adem\u00e1s de las ya mencionadas, como sistemas de traducci\u00f3n autom\u00e1tica o reconocimiento de voz, tambi\u00e9n ha tenido su uso en el desarrollo de coches sin conductor o en investigaci\u00f3n biom\u00e9dica.<\/p>\n Incluso podemos ver los resultados de los trabajos de Hinton en asistentes personales como Siri. Una aut\u00e9ntica \u201crevoluci\u00f3n cient\u00edfica y tecnol\u00f3gica\u201d como la definen los miembros de jurado Ram\u00f3n L\u00f3pez de M\u00e1ntaras y Regina Barzilay.<\/p>\n Futuras aplicaciones<\/strong><\/p>\n A d\u00eda de hoy ya vemos los resultados del r\u00e1pido desarrollo de la inteligencia artificial basada en los trabajos de Hinton, pero \u00e9l mismo se atreve a anticipar las aplicaciones que vendr\u00e1n, por ejemplo en el transporte.<\/p>\n Existen peligros reales al usar m\u00e1quinas inteligentes en el \u00e1mbito militar<\/em><\/p><\/blockquote>\n \u201cTendremos veh\u00edculos completamente aut\u00f3nomos, y ser\u00e1n mucho m\u00e1s seguros. Mi apuesta es que en los pr\u00f3ximos cinco o diez a\u00f1os habr\u00e1 coches familiares completamente aut\u00f3nomos. Las m\u00e1quinas nos pueden hacer la vida mucho m\u00e1s f\u00e1cil\u201d.<\/p>\n En cuanto a la posibilidad de que los avances en inteligencia artificial desencadenen un futuro oscuro como el que dibujan algunas obras de ciencia ficci\u00f3n, en el que las m\u00e1quinas se rebelan contra el ser humano, Hinton no lo considera un \u201criesgo real\u201d.<\/p>\n Por el contrario, s\u00ed que advierte de los peligros reales de usar m\u00e1quinas inteligentes en el \u00e1mbito militar, como por ejemplo el uso de \u201cescuadrones de peque\u00f1os droides asesinos\u201d en escenarios b\u00e9licos.<\/p>\n \u201cEsto ya es un peligro real que debemos tomarnos en serio y necesitamos una Convenci\u00f3n de Ginebra que regule el uso de este tipo de armas aut\u00f3nomas\u201d, apunta Hinton.<\/p>\n Premios Fundaci\u00f3n BBVA Fronteras del Conocimiento<\/strong><\/p>\n Los Premios Fundaci\u00f3n BBVA Fronteras del Conocimiento se crearon en 2008 para reconocer contribuciones particularmente significativas en un amplio espectro de \u00e1reas cient\u00edficas, tecnol\u00f3gicas y art\u00edsticas, as\u00ed como respuestas basadas en el conocimiento a retos centrales del siglo XXI.<\/p>\n El a\u00f1o pasado se premi\u00f3 en esta misma categor\u00eda al matem\u00e1tico Stephen Arthur Cook por su incorporaci\u00f3n al concepto de computabilidad de Turing del principio de eficiencia, determinar qu\u00e9 problemas pueden resolver los ordenadores de forma eficiente y cu\u00e1les no.<\/p>\n El jurado ha estado presidido por Georg Gottlob, catedr\u00e1tico de Ciencias de la Computaci\u00f3n en la Universidad de Oxford (Reino Unido). Como secretario del jurado se ha contado con Ram\u00f3n L\u00f3pez de M\u00e1ntaras, director del Instituto de Investigaci\u00f3n en Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (CSIC).<\/p>\n SINC<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Nuestros ordenadores, incluso nuestros tel\u00e9fonos m\u00f3viles, trabajan hoy con aplicaciones que hace unos a\u00f1os sonaban a ciencia ficci\u00f3n. Tenemos en la palma de la mano programas para traducir textos, que reconocen nuestra voz e incluso im\u00e1genes para clasificarlas. Todo esto se apoya en la idea de que una inteligencia artificial ha de aprender de la<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":41318,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[142],"tags":[],"class_list":{"0":"post-41317","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-revista"},"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t