John Hopfield i Geoffrey Hinton, Nobels de Física pel paper clau en la intel·ligència artificial

La Reial Acadèmia Sueca de Ciències ha atorgat aquest dimarts el Premi Nobel de Física a John J. Hopfield i a Geoffrey E. Hinton pels seus descobriments en l'aprenentatge automàtic de les xarxes neuronals artificials.

Segons la presidenta del Comitè Nobel de Física, Ellen Moons, aquests dos físics van ser capaços de fer "invencions fonamentals" perquè aquestes xarxes ja formin part de la nostra vida quotidiana:

"El treball dels guardonats ja ha estat del màxim benefici. En física fem servir xarxes neuronals artificials en una àmplia gamma d'àrees, com ara el desenvolupament de nous materials amb propietats específiques."

Creadors de l'aprenentatge automàtic

El Comitè Nobel els ha premiat per haver utilitzat eines de la física per "desenvolupar mètodes que són la base del poderós aprenentatge automàtic actual".

En concret, al nord-americà John Hopfield, de la Universitat de Princeton, dels EUA, per haver creat "una memòria associativa que pot emmagatzemar i reconstruir imatges i altres tipus de patrons en dades".

A Geoffrey Hinton, anglocanadenc de la Universitat de Toronto, per haver "inventat un mètode que pot trobar propietats a les dades de manera autònoma i, per tant, dur a terme tasques com identificar elements específics en imatges."

Xarxes que imiten les neurones i les seves connexions

La intel·ligència artificial es basa en sistemes informàtics capaços d'aprendre de manera autònoma, i ho fan amb xarxes neuronals artificials, és a dir, amb estructures que imiten les neurones i les seves connexions.

Aquestes xarxes aprenen a través de la interacció entre les "neurones" o nodes que les formen, i les connexions que les uneixen es reforcen o s'afebleixen d'acord amb aquest aprenentatge:

"Sabíeu que una xarxa neuronal artificial està dissenyada per imitar el cervell? Són grans col·leccions de 'neurones', o nodes, connectats per 'sinapsis', o acoblaments ponderats, que s'entrenen per realitzar determinades tasques."

Did you know that an artificial neural network is designed to mimic the brain?

Inspired by biological neurons in the brain, artificial neural networks are large collections of "neurons", or nodes, connected by "synapses", or weighted couplings, which are trained to perform… pic.twitter.com/KgHpQzhdW1

— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 8, 2024

Imaginar cada node com un píxel

Hopfield va crear una xarxa d'aquest tipus amb un mètode nou: imaginant els nodes com a píxels, la xarxa Hopfield analitzava les imatges incompletes com si cada píxel fos un petit imant.

És una xarxa que aprèn buscant el mínim valor d'energia als diferents "imants", i així va comparant la imatge amb d'altres que té emmagatzemades per trobar quina s'hi assembla més.

Partint d'això i utilitzant eines de física estadística, Hinton va crear un nou tipus de xarxa, la màquina Boltzmann, capaç d'aprendre a reconèixer elements concrets en determinats tipus de dades.

La màquina s'entrena amb exemples i després és capaç de classificar les imatges noves o crear-ne de noves d'acord amb els models i patrons que ha après amb els exemples i les imatges que va processant.

Hinton i el "risc d'extinció" que comporta la IA

Àmpliament reconegut com un dels pares de l'actual intel·ligència artificial, Geoffrey Hinton va ser notícia al maig perquè va ser un dels científics de primera línia que van alertar dels perills que aquesta comporta.

En concret, va ser un dels 350 signants d'un manifest que afirmava que suposa un "risc d'extinció" de l'espècie humana, i que comparava la intel·ligència artificial amb una pandèmia o una guerra nuclear.

També va ser un dels 25 experts que van proposar un ambiciós pla mundial per evitar els "riscos extrems" que pot comportar, dedicant molts més recursos i esforços a investigar-los per poder regular-la com cal.

Un any abans havia abandonat Google, on treballava des de feia 10 anys per desenvolupar els models d'intel·ligència artificial. Va alertar que les empreses "haurien d'aturar l'escalada fins que sàpiguen si poden controlar-ho."

La trucada prèvia als guanyadors

Com marca la tradició, poca estona abans de fer públic el nom dels guanyadors del premi d'aquest any, els responsables de la Reial Acadèmia Sueca de Ciències els han trucat per comunicar-los-ho directament:

"Hans Ellegren està trucant a algú per donar-li una gran notícia. A qui creieu que està trucant?"