El Princesa de Asturias de Investigaci¨®n Cient¨ªfica distingue a cuatro expertos en sistemas que imitan al cerebro

La inteligencia artificial, la computaci¨®n dise?ada para realizar operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, como el aprendizaje, est¨¢ detr¨¢s de los principales avances tecnol¨®gicos de las ¨²ltimas d¨¦cadas en todos los campos, desde la rob¨®tica hasta la investigaci¨®n de nuevos medicamentos. El jurado de los premios Princesa de Asturias ha reconocido este a?o la vital importancia de este ¨¢mbito al distinguir a los cient¨ªficos expertos en inteligencia artificial Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis con el galard¨®n de Investigaci¨®n Cient¨ªfica y T¨¦cnica.

Bengio (franc¨¦s de 58 a?os), Lecun (tambi¨¦n franc¨¦s, 61 a?os) y Hinton (brit¨¢nico de 75 a?os) ya contaban con un aval para estos galardones: los premios Turing, considerados como los Nobel de la inform¨¢tica. Jos¨¦ Luis Salmer¨®n, catedr¨¢tico de Sistemas de la Informaci¨®n e Inform¨¢tica de Gesti¨®n de la Universidad Pablo de Olavide (Sevilla), destac¨® entonces que ¡°este campo, tras una etapa de estancamiento, ha vuelto a resurgir¡±. El brit¨¢nico Demis Hassabis (45 a?os) tiene un perfil m¨¢s polifac¨¦tico: es, adem¨¢s de investigador de inteligencia artificial, neurocient¨ªfico, dise?ador de juegos de ordenador y maestro de ajedrez.

El campo de actuaci¨®n prioritario de los tres primeros son las redes neuronales. Seg¨²n Salmer¨®n, ¡°han tenido un importante pasado y tienen un prometedor futuro¡±. Est¨¢n presentes en multitud de dispositivos habituales, como los asistentes de voz o los mecanismos de seguridad de los veh¨ªculos. Se trata de sistemas que intentan imitar al cerebro humano y han pasado de trabajar con estructuras simples (monocapa) a hacerlo con sistemas complejos (deep learning) para identificar voces o distinguir im¨¢genes entre otras muchas aplicaciones.

Su utilizaci¨®n se ha generalizado en las labores de la inteligencia artificial para realizar clasificaciones sofisticadas, predicciones y modelos de aprendizaje mec¨¢nico. Se trata de imitar al ¨®rgano m¨¢s complejo (el cerebro humano), por lo que se ha denominado modelo ¡°bioinspirado¡± o ¡°neuronas artificiales¡±.

El resurgir de estos sistemas tiene mucho que ver con los hoy galardonados con el premio Princesa de Asturias. Geoffrey Hinton, profesor de la Universidad de Toronto (Canad¨¢) y premio Fundaci¨®n BBVA Fronteras del Conocimiento en 2017, desarroll¨® en 2004 los conceptos en los que se ha venido trabajando desde hace medio siglo y los ha orientado al aprendizaje mec¨¢nico y reconocimiento de elementos tan complejos como el habla o la imagen. Hinton cre¨® una comunidad de investigaci¨®n a la que se sumaron Yann LeCun, de la Universidad de New York, y Yoshua Bengio, de la de Montreal (Canad¨¢).

Las redes neuronales se basan en sistemas matem¨¢ticos cada vez m¨¢s complejos que pueden aprender del an¨¢lisis de cantidades de informaci¨®n, seg¨²n explica Salmer¨®n. Algunos de los campos de aplicaci¨®n son la medicina o los coches de conducci¨®n aut¨®noma.

Este modelo intenta imitar al cerebro y analiza m¨¢s condiciones que las percibidas a simple vista o las incluidas en los programas de seguridad actuales. De esta forma, por ejemplo, la decisi¨®n mec¨¢nica de frenar se toma no solo ante la presencia de un objeto, sino tambi¨¦n ante los datos de velocidad, potencia del motor, temperatura y humedad.

Hassabis es el cofundador de DeepMind, el centro de investigaci¨®n sobre inteligencia artificial que Google compr¨® en 2014. Su campo tambi¨¦n est¨¢ relacionado con las redes neuronales. ¡°El cerebro es la ¨²nica prueba real que tenemos en el universo de que la inteligencia es posible¡±, afirmaba en una comunicaci¨®n de su compa?¨ªa.

Hassabis, que tambi¨¦n es ajedrecista, desarroll¨® AlphaGo, una m¨¢quina que en 2017 venci¨® al campe¨®n mundial de go, una disciplina china similar al ajedrez. Desde 2013, colabora con Google en el desarrollo de aplicaciones de deep learning como vicepresidente y es asesor cient¨ªfico principal en el Vector Institute de Canad¨¢.

Su programa inform¨¢tico AlphaZero se ha considerado fundamental para progresar en el desarrollo de un sistema de aprendizaje de inteligencia artificial al combinar el funcionamiento neuronal humano y las conexiones entre la memoria y la imaginaci¨®n con los mecanismos de aprendizaje de las m¨¢quinas.

Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio han logrado avances en campos tan diversos como la percepci¨®n de objetos y la traducci¨®n autom¨¢tica utilizando algoritmos que convierten el proceso biol¨®gico del aprendizaje en secuencias matem¨¢ticas. Se trata de que la m¨¢quina aprenda de su propia experiencia. En 1986, Hinton invent¨® los algoritmos de retropropagaci¨®n, fundamentales para el entrenamiento de redes neuronales. Con ellos, en 2012 consigui¨® crear una red neuronal convolucional llamada AlexNet, compuesta por 650 000 neuronas y entrenada con 1,2 millones de im¨¢genes, que registr¨® tan solo un 26% de errores en el reconocimiento de objetos y redujo a la mitad el porcentaje de sistemas anteriores. LeCun sum¨® una tecnolog¨ªa de reconocimiento ¨®ptico de caracteres.

El jurado del Premio Princesa de Asturias de Investigaci¨®n Cient¨ªfica y T¨¦cnica, presidido por el f¨ªsico Pedro Manuel Echenique, se compone de 13 miembros de diversas disciplinas que distinguen ¡°la labor cient¨ªfica, t¨¦cnica, cultural, social y humanitaria¡± desarrollada en el ¨¢mbito internacional. El pasado a?o recay¨® sobre siete de los investigadores que desarrollaron algunas de las vacunas contra la covid.

Los galardones est¨¢n dotados con una escultura de Joan Mir¨® (s¨ªmbolo de los Premios Princesa de Asturias), un diploma acreditativo, una insignia y 50.000 euros, que se distribuyen a partes iguales cuando el premio, como es el caso de los de ciencia y tecnolog¨ªa este a?o, es compartido.

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