La Inteligencia Artificial ha estado presente en los premios Princesa de Asturias de este año. Los especialistas en IA Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis, considerados los padres del deep learning, han sido galardonados con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2022.
Se trata de un alto reconocimiento que pone de manifiesto la enorme importancia que está teniendo la Inteligencia Artificial en las últimas décadas. El campo en el que principalmente se han especializado ha sido las redes neuronales, sistemas que permiten imitar el cerebro humano y que han pasado de trabajar con modelos simples a sistemas de deep learning, en el que se han trabajado técnicas para el reconocimiento de voz, la visión por computadora o el Procesamiento del Lenguaje Natural.
A continuación te mostramos más información sobre los llamados padres del deep learning y la forma en que los algoritmos permiten hacer posible el aprendizaje de las máquinas.
Los padres del deep learning reciben el Premio Princesa de Asturias
El papel de los galardonados con el Premio Princesa de Asturias 2022 se centra en sus “aportaciones al desarrollo del aprendizaje profundo”, lo que ha supuesto un avance en técnicas complejas, que van desde la traducción automática hasta el diagnóstico médico o la optimización de estrategias.
Geoffrey Hinton
En el año 1986, Geoffrey Hinton desarrolló por primera vez los algoritmos de retropropagación, que han sido claves para el entrenamiento de las redes neuronales. En el año 2012, creó AlexNet, una red neuronal convolucional formada por 650.000 neuronas y entrenada con más de 1,2 millones de imágenes. Hablamos de un tipo de red en el que las neuronas artificiales son capaces de atender a campos receptivos de forma similar a como lo haría la corteza visual de un cerebro biológico, y que solamente tuvo un 26% de errores en el reconocimiento de objetos.
Otras aportaciones de Geoffrey Hinton, graduado en Psicología Experimental por la Universidad de Cambridge y Doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad de Edimburgo, son por ejemplo la cocreación junto a Terry Sejnowski de la máquina de Boltzmann, un tipo de red neuronal capaz de aprender a través de representaciones internas; participó también en el desarrollo de la máquina de Helmholtz y el denominado producto de expertos.
Además, desde el año 2013 ha colaborado con Google en calidad de vicepresidente para el desarrollo de aplicaciones de deep learning. Actualmente, es Catedrático emérito en el Departamento de Ciencias de la Computación en la Universidad de Toronto.
Durante la recogida del premio, Geoffrey Hinton ha destacado el valor de este reconocimiento, dada la “larga historia de rechazo” que han tenido las redes neuronales artificiales” por parte de “la corriente mayoritaria de la Inteligencia Artificial”.
Yann LeCun
Otro de los que comparten el galardón es Yann LeCun, graduado en Ingeniería Eléctrica en la Escuela Superior de Ingenieros en Electrotécnica y Electrónica de París y Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad Pierre et Marie Curie de París. LeCun ha hecho importantes aportaciones al desarrollo de los algoritmos de retropropagación de Hinton. Es creador de la red neuronal LeNet-5, un sistema que permite reconocer caracteres escritos en los cheques bancarios, lo que en su momento supuso un gran avance en el reconocimiento óptico de caracteres.
Además, LeCun participó en el desarrollo de la tecnología DjVu, diseñada para la compresión de imágenes, que se utiliza actualmente en numerosos sitios web para acceder a documentos escaneados en Internet. Su papel en el desarrollo de métodos de aprendizaje profundo para el reconocimiento de documentos y la interacción entre humanos y computadoras ha sido clave para la concesión de este alto y prestigioso reconocimiento.
Actualmente, Leun es Director de Investigación de Inteligencia Artificial en Facebook y colabora con la Universidad de Nueva York y el Center for Data Science, así como el Courant Institute of Mathematical Science. También ha sido galardonado con el Premio Turing de la Association for Computing Machinery, junto a Bengio y Hinton, entre otros importantes premios.
Yoshua Bengio
Cabe destacar también las aportaciones de Yoshua Bengio, Ingeniero Informático por la Universidad McGill y Doctor en Ciencias de la Computación por la misma universidad. Cabe destacar su papel como impulsor de la Declaración de Montreal, orientada al desarrollo responsable de la Inteligencia Artificial.
Fundador del Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec y cofundador de la empresa de Inteligencia Artificial Element AI, Yoshua Bengio ha participado en la creación de los modelos probabilísticos de secuencias, que se utilizan para hacer posible el reconocimiento de voz y de estructura en modelos de aprendizaje no supervisado.
Uno de sus campos de estudio actualmente es la creación de algoritmos más eficientes para la representación de datos, extrayendo el reconocimiento de patrones y facilitando la comprensión de relaciones y conceptos complejos en las redes neuronales.
Demis Hassabis
Por último, comparte el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica el CEO y cofundador de DeepMind, Demis Hassabis. Hablamos de una de las compañías de investigación en Inteligencia Artificial más importantes del mundo, que fue adquirida en el año 2014 por Google.
Hassabis ha creado un modelo de red neuronal para DeepMind que es capaz de combinar las capacidades de una red neuronal artificial con la capacidad algorítmica de un ordenador. Una de sus grandes aportaciones en dicha empresa ha sido la unión de los avances en Machine Learning y Deep Learning, así como el denominado aprendizaje de refuerzo, para crear un nuevo ámbito de estudio, que es el refuerzo profundo, un sistema de IA que abre el camino al estudio diferentes disciplinas científicas.
Entre las grandes aportaciones de Demis Hassabis, cabe destacar por ejemplo el proyecto AlphaFold de 2021, en el que se consiguió predecir con un alto nivel de precisión una estructura de más de 350.000 proteínas humanas, lo que representa el 44% de todas las proteínas conocidas. Esta aportación, que fue publicada en la Revista Science, fue galardonada con el Premio Príncipe de Asturias de Comunicación y Humanidades 2007.El reconocimiento de estos científicos y sus aportaciones en el campo del deep learning ponen de manifiesto los grandes avances que se han logrado en el campo de la Inteligencia Artificial, cuyo desarrollo está incrementándose en los últimos años, lo que permite acceder a soluciones basadas en Inteligencia Artificial cada vez más prácticas y avanzadas.
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