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«Es un gran honor recibir el premio y estoy muy feliz de que sea compartido con mis colegas y amigos. Este reconocimiento del éxito de las redes neuronales artificiales es especialmente satisfactorio debido a la larga historia de rechazo de este enfoque por parte ... de la corriente mayoritaria de la Inteligencia Artificial». Así agradecía este jueves Geoffrey Hinton (Londres, 1947) el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2022. Un honor que comparte con sus colegas Yann LeCun, Demis Hassabis y Yoshua Bengio, quien también recordó que «los avances científicos y técnicos en Inteligencia Artificial que están siendo reconocidos con este premio son fruto de un esfuerzo colectivo. No solo nuestro, sino también de nuestros alumnos y colaboradores. Y, de hecho, de toda una comunidad, junto a los que creyeron en el potencial transformador del deep learning y que invirtieron en su desarrollo y evolución».
-Una de las grandes preguntas que muchos se hacen es si la Inteligencia Artificial superará a la inteligencia humana. ¿Qué opina al respecto una de las máximas autoridades mundiales en la materia?
-Creo que la Inteligencia Artificial superará a la inteligencia humana en muchas tareas computacionales, pero sucederá en diferentes momentos para diferentes tareas, por lo que no habrá un momento en que la Inteligencia Artificial sea repentinamente más inteligente que nosotros. Eventualmente, la IA será mejor que nosotros en la mayoría de las tareas computacionales y, luego, pienso que será difícil de controlar, pero no creo que esto sea algo que suceda a lo largo de mi vida.
-¿Cuáles son los avances que veremos en su campo en un futuro más o menos cercano?
-El aprendizaje profundo tendrá un gran impacto en la medicina y creo que los ordenadores pronto serán mejores que los radiólogos para interpretar imágenes. Descubriremos que se puede predecir mucho más a partir de las imágenes de lo que pensaban los médicos. También creo que veremos computadoras que serán muy buenas para interpretar olores en los próximos años. Y pienso que el aprendizaje profundo nos permitirá interpretar muchos tipos diferentes de acontecimientos que actualmente son demasiado difíciles de analizar. Por ejemplo, ya hay gente desarrollando la detección de terremotos bajo el océano utilizando el aprendizaje profundo. Y habrá miles de ejemplos como ese.
-En 1986, inventó los algoritmos de retropropagación, fundamentales para el entrenamiento de redes neuronales. ¿Cuáles son sus líneas de investigación actualmente?
-Estoy tratando de descubrir cómo el cerebro aprende a percibir y explorando alternativas al algoritmo estándar de retropropagación.
-Con la llegada de tecnologías como el deep learning y la computación cognitiva, ¿cambiará también radicalmente nuestra forma de aprender, relacionarnos y entender el mundo?
-Sí. Creo que llegaremos a comprender que nuestra forma básica de pensamiento es la analogía, no la lógica.
-Un ingeniero de Google acaba de ser relevado de sus funciones por asegurar que uno de sus chatbots (un programa informático con el que se puede mantener una conversación) se había vuelto sensible. ¿Llegará un momento en el que las máquinas sientan?
-Somos máquinas. Máquinas maravillosas e increíblemente complicadas que tienen sentimientos y no veo ninguna razón por la que las máquinas que diseñamos no puedan tener también sentimientos.
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