El Princesa de Asturias de Investigación Científica distingue a cuatro expertos en sistemas que imitan al cerebro

La inteligencia artificial, la computación diseñada para realizar operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana, como el aprendizaje, está detrás de los principales avances tecnológicos de las últimas décadas en todos los campos, desde la robótica hasta la investigación de nuevos medicamentos. El jurado de los premios Princesa de Asturias ha reconocido este año la vital importancia de este ámbito al distinguir a los científicos expertos en inteligencia artificial Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis con el galardón de Investigación Científica y Técnica.

Bengio (francés de 58 años), Lecun (también francés, 61 años) y Hinton (británico de 75 años) ya contaban con un aval para estos galardones: los premios Turing, considerados como los Nobel de la informática. José Luis Salmerón, catedrático de Sistemas de la Información e Informática de Gestión de la Universidad Pablo de Olavide (Sevilla), destacó entonces que “este campo, tras una etapa de estancamiento, ha vuelto a resurgir”. El británico Demis Hassabis (45 años) tiene un perfil más polifacético: es, además de investigador de inteligencia artificial, neurocientífico, diseñador de juegos de ordenador y maestro de ajedrez.

El campo de actuación prioritario de los tres primeros son las redes neuronales. Según Salmerón, “han tenido un importante pasado y tienen un prometedor futuro”. Están presentes en multitud de dispositivos habituales, como los asistentes de voz o los mecanismos de seguridad de los vehículos. 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 imágenes entre otras muchas aplicaciones.

Su utilización se ha generalizado en las labores de la inteligencia artificial para realizar clasificaciones sofisticadas, predicciones y modelos de aprendizaje mecánico. Se trata de imitar al órgano más 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 (Canadá) y premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en 2017, desarrolló en 2004 los conceptos en los que se ha venido trabajando desde hace medio siglo y los ha orientado al aprendizaje mecánico y reconocimiento de elementos tan complejos como el habla o la imagen. Hinton creó una comunidad de investigación a la que se sumaron Yann LeCun, de la Universidad de New York, y Yoshua Bengio, de la de Montreal (Canadá).

Las redes neuronales se basan en sistemas matemáticos cada vez más complejos que pueden aprender del análisis de cantidades de información, según explica Salmerón. Algunos de los campos de aplicación son la medicina o los coches de conducción autónoma.

Este modelo intenta imitar al cerebro y analiza más condiciones que las percibidas a simple vista o las incluidas en los programas de seguridad actuales. De esta forma, por ejemplo, la decisión mecánica de frenar se toma no solo ante la presencia de un objeto, sino también ante los datos de velocidad, potencia del motor, temperatura y humedad.

Hassabis es el cofundador de DeepMind, el centro de investigación sobre inteligencia artificial que Google compró en 2014. Su campo también está relacionado con las redes neuronales. “El cerebro es la única prueba real que tenemos en el universo de que la inteligencia es posible”, afirmaba en una comunicación de su compañía.

Hassabis, que también es ajedrecista, desarrolló AlphaGo, una máquina que en 2017 venció al campeón 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 científico principal en el Vector Institute de Canadá.

Su programa informático 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 imaginación con los mecanismos de aprendizaje de las máquinas.

Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio han logrado avances en campos tan diversos como la percepción de objetos y la traducción automática utilizando algoritmos que convierten el proceso biológico del aprendizaje en secuencias matemáticas. Se trata de que la máquina aprenda de su propia experiencia. En 1986, Hinton inventó los algoritmos de retropropagación, fundamentales para el entrenamiento de redes neuronales. Con ellos, en 2012 consiguió crear una red neuronal convolucional llamada AlexNet, compuesta por 650 000 neuronas y entrenada con 1,2 millones de imágenes, que registró tan solo un 26% de errores en el reconocimiento de objetos y redujo a la mitad el porcentaje de sistemas anteriores. LeCun sumó una tecnología de reconocimiento óptico de caracteres.

El jurado del Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica, presidido por el físico Pedro Manuel Echenique, se compone de 13 miembros de diversas disciplinas que distinguen “la labor científica, técnica, cultural, social y humanitaria” desarrollada en el ámbito internacional. El pasado año recayó sobre siete de los investigadores que desarrollaron algunas de las vacunas contra la covid.

Los galardones están dotados con una escultura de Joan Miró (símbolo 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 tecnología este año, es compartido.

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