Oye, hay cosas que sorprenden, pero luego están las cosas que te dejan pensando «Claro, esto ya se estaba tardando».
Esa es la sensación que tuve cuando me enteré de que Geoffrey Hinton y John Hopfield ganaron el Nobel de Física en 2024.
Estos dos han estado en el corazón de la inteligencia artificial desde antes que muchos de nosotros supiéramos qué era una red neuronal.
Lo que me llama la atención es cómo lograron dar ese salto: de ser pioneros a estar en el centro del reconocimiento mundial, y además, con una advertencia sobre lo que viene.
Pero ya vamos a eso.
El Nobel Que (Casi) Nadie Esperaba
Lo primero que hay que decir: Geoffrey Hinton y John Hopfield acaban de recibir el Premio Nobel de Física por sus contribuciones en el campo de la inteligencia artificial y aprendizaje automático.
No te confundas, esto no es solo palabrería técnica. Estos señores, y sí, señores con todo respeto, han hecho que las máquinas entiendan cosas, aprendan, y hasta sueñen si me apuras.
Hinton, a quien algunos llaman el “padrino de la IA” (título que me parece merecido), fue clave para el desarrollo de las redes neuronales profundas.
En su momento, él tomó conceptos que habían quedado un poco rezagados y los llevó a otro nivel, haciendo posible que hoy nuestros teléfonos reconozcan nuestra cara.
Luego está Hopfield, quien, allá por los ochenta, nos dio la red de Hopfield, un tipo de red neuronal que, dicho de manera simple, ayudó a que las máquinas pudieran almacenar y recuperar información como si tuvieran un tipo de memoria.
Entonces, para quienes se están preguntando: «¿Esto qué tiene que ver conmigo?» Pues la respuesta es que absolutamente todo.
Gracias al trabajo de estos dos tipos, hoy tu teléfono puede desbloquearse con tu cara, tu asistente virtual puede entender tus comandos de voz, y hasta puedes recibir recomendaciones de música que parecen leerte la mente.
El trabajo de estos dos tipos hizo posible que hoy las máquinas hagan cosas como entender tus correos, predecir el clima o sugerirte qué película ver el fin de semana.
La Base de Todo: Redes Neuronales
Vamos a hablar claro. Las redes neuronales no son magia.
Sí, a veces parece que lo fueran, pero en realidad son un conjunto de modelos matemáticos que se inspiran en cómo funciona nuestro cerebro (o al menos, en una versión simple de él).
Hinton mejoró la idea de la red de Hopfield y nos presentó la máquina de Boltzmann, algo que permitió que las máquinas pudieran aprender patrones y reproducirlos.
Imagínate enseñarle a una máquina a reconocer caras. No es solo que vea un par de fotos y ya; es más como enseñarle a detectar patrones, sombras, diferencias sutiles que nosotros ni siquiera notamos.
Y esto no solo se aplica en el reconocimiento facial, sino en tantas cosas que si empiezo a listar no acabo.
Por otro lado, está el trabajo de Hopfield, quien en 1982 nos dio las redes que llevan su nombre.
Estas redes fueron un parteaguas. Para entenderlo mejor: imagina que las redes de Hopfield eran como una especie de cuaderno donde la máquina podía escribir y leer información.
Sin estas bases, todo lo que hoy conocemos como aprendizaje profundo ni existiría.
«AI Podría Ser Como la Revolución Industrial, Pero Peor»
Ahora, aquí viene la parte interesante. Geoffrey Hinton no solo es un tipo que se dedica a la investigación, también se ha convertido en una especie de profeta moderno (uno de esos que lanzan advertencias que más nos vale escuchar). Dijo algo que se me quedó grabado: que la IA va a ser como la revolución industrial, pero en vez de ganar en fuerza física, va a superar a los humanos en inteligencia. Y a ver, sí, suena emocionante y también aterrador, porque esa última parte… es todo menos tranquilizadora.
«El problema no es que las máquinas se vuelvan más inteligentes, sino que ya no tengamos el control sobre ellas.»
Eso dijo Hinton, y creo que es el tipo de frase que da para pensárselo. Sobre todo porque no es una simple predicción apocalíptica; viene de uno de los tipos que literalmente construyó las bases de estas cosas.
La comparación con la revolución industrial es bastante precisa.
En aquella época, las máquinas reemplazaron trabajos manuales, cambiando la economía y la sociedad para siempre.
De forma similar, la IA está comenzando a reemplazar tareas intelectuales, generando un impacto profundo en el mercado laboral y en cómo nos organizamos como sociedad.
Hoy, las IA están empezando a reemplazar cosas que pensábamos que solo los humanos podían hacer.
Hinton dijo que todo esto podría beneficiar a los ricos y dejar a muchos sin trabajo.
Y honestamente, no es algo tan difícil de imaginar.
En fin, la desigualdad es una constante.
Google, IA, y la Salida de Hinton
¿Y Google? Porque claro, tenía que salir Google en la conversación.
Hinton trabajaba en Google hasta hace poco, pero decidió dejar su puesto en mayo de 2023. La razón, según él, era poder hablar más libremente sobre los peligros de la IA.
Y aquí es donde uno se pone a pensar: si el “padrino de la IA” decide dejar Google para alertarnos sobre lo que está pasando, quizá deberíamos escuchar un poquito más atentos, ¿nop?
En la ceremonia del Nobel, Hinton habló sobre la ambivalencia que siente respecto a su trabajo.
Por un lado, está orgulloso de los avances y el impacto positivo de la IA en áreas como la medicina y la ciencia.
Pero, por otro, siente preocupación y una carga de responsabilidad por los posibles usos negativos y la falta de control sobre lo que podría suceder si la tecnología cae en malas manos o se desarrolla sin la debida cautela.
Se nota que tiene un conflicto interno. Por un lado, es algo que haría una y otra vez, porque el avance científico es su pasión.
Pero por otro, hay cierto arrepentimiento. ¿Cómo no lo va a haber? La tecnología que él mismo ayudó a crear podría llegar a tener consecuencias no muy bonitas para la humanidad.
Redes Neuronales y El Futuro de la IA
Vamos a tocar un poquito más el tema técnico. Las redes neuronales artificiales son la base del aprendizaje automático. Y la mejor manera de describirlas es como si fueran un pequeño cerebro, pero hecho de matemáticas. Tienen «nodos» que, cuando reciben datos, los procesan y «aprenden» patrones. Éste fue el terreno de Hinton y Hopfield.
El impacto de su trabajo no se queda solo en la tecnología de consumo. Se ha extendido al análisis de imágenes médicas, al modelado del clima, y a un sinfín de aplicaciones que afectan nuestra vida diaria, muchas veces sin que siquiera nos demos cuenta. Y es eso lo que me parece fascinante. Estas aplicaciones son tan invisibles que uno podría pensar que la IA solo está en los robots que vemos en las películas, pero no, está en cada rinconcito de nuestro mundo.
¿Y Qué Hay de los Riesgos?
Hinton no se corta cuando se trata de hablar de los riesgos.
Ha dicho que hay 99 personas inteligentes intentando hacer la IA más poderosa y solo una intentando evitar que nos quite el control.
Y aquí es donde la cosa se pone tensa. ¿Qué pasa si estas cosas se nos salen de las manos?
Para él, el escenario donde la IA pueda manipularnos para cumplir sus propios objetivos no es tan disparatado.
Y claro, también está el problema de que todo el progreso y productividad que genere la IA probablemente termine en los bolsillos de los más ricos.
Algo similar ocurrió durante la Revolución Industrial, donde la mayoría de los beneficios económicos favorecieron a los propietarios de las fábricas, mientras que muchos trabajadores quedaron desplazados y en condiciones precarias.
Esto no es nuevo, ha pasado antes, pero en este caso, estamos hablando de una escala diferente, porque la IA tiene el potencial de reemplazar tareas cognitivas.
Si no se toman medidas como, no sé, una renta básica universal, podría generarse una desigualdad que ni nos imaginamos.
Resumen Rápido
- Hinton y Hopfield ganan el Nobel por su trabajo pionero en inteligencia artificial.
- Redes neuronales que revolucionaron el aprendizaje automático y están en la base de la IA que usamos hoy.
- La comparación con la revolución industrial: IA reemplazará tareas intelectuales, no solo trabajos manuales.
- Hinton dejó Google para poder hablar libremente sobre los peligros de la IA.
- Preocupaciones sobre el control: el temor de que la IA nos supere en inteligencia y nos quite el control.
- La desigualdad creciente: la productividad de la IA podría beneficiar solo a los más ricos.
Preguntas Frecuentes
- ¿Quiénes son Geoffrey Hinton y John Hopfield?
- Son pioneros de la inteligencia artificial y aprendizaje automático. Hinton es conocido por su trabajo en redes neuronales profundas, mientras que Hopfield desarrolló las redes de Hopfield.
- ¿Por qué ganaron el Premio Nobel?
- Por sus contribuciones fundamentales al desarrollo de las redes neuronales y el aprendizaje automático, que son la base de muchas aplicaciones de IA hoy en día.
- ¿Qué es una red de Hopfield?
- Es un tipo de red neuronal que puede almacenar y recuperar patrones de información, como una especie de memoria artificial.
- ¿Por qué Hinton dejó Google?
- Para poder hablar más libremente sobre los riesgos de la IA y alertar sobre sus posibles consecuencias negativas.
- ¿Cómo podría afectar la IA al empleo?
- Podría reemplazar muchas tareas cognitivas, dejando a muchos sin trabajo y beneficiando principalmente a los más ricos.
- ¿Qué preocupaciones tiene Hinton sobre la IA?
- Que la IA podría volverse más inteligente que los humanos y que podría quitarnos el control, generando consecuencias potencialmente peligrosas para la sociedad.
