Entender cómo funciona el cerebro humano es uno de los proyectos científicos más importantes de nuestro tiempo.
Hoy sabemos que la capacidad de pensar reside en el neocórtex, donde se observa una estructura de neuronas en la forma de columnas que se repiten de manera idéntica en toda la delgada lámina de materia gris. La corteza cerebral es donde ocurren los pensamientos, juicios y toma de decisiones. Es esa delgada capa con apenas unos milímetros de espesor la que se desarrolló como tejido nuevo y distinto en la etapa más reciente de evolución de los mamíferos; es también la que inspiró al invento de redes neuronales artificiales en los años ochenta que hoy es reconocida con el Premio Nobel de Física 2024.
En la corteza cerebral la estructura uniforme de columnas corticales parece formar unidades modulares que se repiten de manera idéntica. Los cilindros verticales bien pueden constituir unidades elementales y su multiplicidad uniforme ha hecho pensar a los especialistas que existe un solo algoritmo que funciona para producir todas las tareas del cerebro. Contamos con alrededor de 150 mil columnas corticales todas idénticas, aunque diferentes regiones de la corteza ejecutan funciones aparentemente distintas.
Mucha gente ha trabajado por mucho tiempo desarrollando modelos del cerebro. Sus resultados han sido contrastados con la realidad y aunque las redes neuronales implementadas en computadoras acabaron siendo una herramienta útil para actividades de análisis y reconocimiento de patrones, también representan eso: un modelo que emula la manera en que se almacena la información en el cerebro, cómo se realizan tareas lógicas sencillas y cómo se toman decisiones con base en algoritmos y aprendizaje de máquina.
Esto es también lo relevante del trabajo que Geoffrey Hinton y John Hopfield realizaron a comienzos de los años ochenta, aunque por ahora las aplicaciones de inteligencia artificial son las que más sensación causan. Su impacto en todas las áreas del quehacer humano ya es un hecho.
La idea de modelar las neuronas va más atrás en el tiempo. Fueron Warren McCulloch y Walter Pitts, en 1943, los primeros en conceptualizar neuronas como “unidades de umbral lineal”. Este es quizás el antecedente de grandes desarrollos, tanto en el conocimiento biológico del cerebro como en la implementación de redes artificiales, que podrían simular al sistema nervioso.
Sin embargo, ya en esa época se dividieron los enfoques de la investigación que se desarrolló a dos aguas: por un lado, el estudio de los procesos biológicos del cerebro, y, por otro, las aplicaciones para la inteligencia artificial.
El Premio Nobel de este año se otorga por la segunda vertiente y es con certeza un gesto importante por impulsar la discusión y la reflexión alrededor de la inteligencia artificial que está en puerta y que promete grandes avances y augura grandes peligros.
Geoffrey Hinton no es físico, pero no es la primera vez que un “profano”, no iniciado en el campo de las ciencias físicas, recibe el Premio Nobel de Física. Lo recibieron los ingenieros Guglielmo Marconi en 1909 por el desarrollo de la comunicación inalámbrica, Nils Gustaf Dalén en 1912 por el invento de una válvula para sus lámparas de gas, y Simon van der Meer en 1984 por el desarrollo de la tecnología de aceleradores que permitió la construcción de instrumentos que han sido fundamentales en el descubrimiento de buena parte de lo que se conoce en esa área. Otros muchos lo han recibido por inventar o desarrollar técnicas o instrumentos de medición que acabarían teniendo un impacto en la manera en que vemos la naturaleza. El Premio Nobel de este año se puede enmarcar muy bien en esa categoría.
Por su parte, John Hopfield estuvo siempre ligado a la física de materiales. Es conocido en ese gremio por su cercanía con Philip Anderson, legendario físico de la materia condensada, Premio Nobel y profundo pensador en filosofía de la ciencia.
Anderson llegó a decir que Hopfield era su colaborador oculto en el famoso trabajo “Modelo de impurezas de Anderson” en el que se estudia a un átomo contaminando al mar de electrones deslocalizados que representan a un metal. El modelo tuvo una importancia inusitada para entender cómo estos átomos afectan las propiedades de los materiales. Fue uno de los trabajos más importantes del gran físico y sin duda uno de los que lo acercaron al Premio Nobel.
Hinton se inspiró en el trabajo de “vidrios de espín” que Anderson también desarrolló. Son sistemas magnéticos desordenados donde los espines no se alinean conduciendo a propiedades magnéticas inusuales. Hinton parece haber comenzado a imaginar las redes neuronales artificiales a partir de la manera en que se modelan esos sistemas de la naturaleza.
En diciembre próximo, Geoffrey Hinton y John Hopfield recibirán la condecoración más importante que se otorga desde hace más de un siglo en ciencias. El trabajo que fundamenta los honores es uno de los más populares. La Inteligencia Artificial ha llegado hasta nuestro WhatsApp y cada vez más gente consulta una y otra vez sobre los temas más diversos. La Inteligencia Artificial basada en redes neuronales es el gran avance tecnológico del momento.
AQ