{"id":18414,"date":"2024-10-08T12:58:47","date_gmt":"2024-10-08T15:58:47","guid":{"rendered":"https:\/\/lametro989.com\/?p=18414"},"modified":"2024-10-08T12:58:47","modified_gmt":"2024-10-08T15:58:47","slug":"el-premio-nobel-de-fisica-2024-fue-para-john-hopfield-y-geoffrey-hinton-por-sus-descubrimientos-sobre-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lametro989.com\/?p=18414","title":{"rendered":"El Premio Nobel de F\u00edsica 2024 fue para John Hopfield y Geoffrey Hinton por sus descubrimientos sobre la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n

Los cient\u00edficos recibieron el galard\u00f3n por sus aportes en redes neuronales artificiales y aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

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El Premio Nobel de F\u00edsica 2024<\/strong> fue para los cient\u00edficos John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton<\/strong> por “descubrimientos fundamentales e invenciones que permiten el aprendizaje autom\u00e1tico con redes neuronales artificiales\u201d<\/strong>, anunci\u00f3 la Real Academia de las Ciencias de Suecia. Los hallazgos realizados por ambos investigadores fueron claves para la creaci\u00f3n de modelos de lenguajes basados en inteligencia artificial<\/strong>, como ChatGPT y otros chatbots.<\/p>\n\n\n\n

John Hopfield<\/strong>, de la Universidad de Princeton en Estados Unidos,\u00a0cre\u00f3 una memoria asociativa<\/strong>\u00a0que puede\u00a0guardar y reconstruir patrones contenidos en datos<\/strong>. El sistema era capaz de recibir una imagen distorsionada y, a trav\u00e9s del entrenamiento, encontrar otra lo m\u00e1s similar a esta en su base de datos. Todo en la d\u00e9cada de los ’80 y con el menor gasto posible.Geoffrey Hinton<\/strong>, de la Universidad de Toronto, desarroll\u00f3 la novedosa m\u00e1quina de Boltzmann por la que\u00a0las redes neuronales son capaces de aprender a reconocer elementos caracter\u00edsticos en un tipo determinado de datos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Este sistema es capaz de clasificar im\u00e1genes o generar nuevos patrones a partir de los datos con los que fue entrenado<\/strong>. Seg\u00fan la Real Academia de Ciencias de Suecia, esta innovaci\u00f3n fue fundamental para impulsar el r\u00e1pido desarrollo del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

De esta forma, el trabajo de los cient\u00edficos permiti\u00f3 conocer lo que hoy se sabe de la inteligencia artificial <\/strong>mediante redes neuronales artificiales<\/strong>. “Ambos han utilizado herramientas de la f\u00edsica para desarrollar m\u00e9todos que son la base del potente aprendizaje autom\u00e1tico actual” , destac\u00f3 el jurado del Premio Nobel.<\/p>\n\n\n\n

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“El trabajo de los galardonados ya ha sido de gran utilidad. En f\u00edsica, utilizamos redes neuronales artificiales en una amplia gama de \u00e1reas, como por ejemplo en el desarrollo de nuevos materiales con propiedades espec\u00edficas”, afirm\u00f3 Ellen Moons, presidenta del Comit\u00e9 Nobel de F\u00edsica.<\/p>\n\n\n\n

“Son pioneros en redes neuronales e inteligencia artificial”, celebr\u00f3 Carles Sierra, profesor de Investigaci\u00f3n y director del Instituto de Investigaci\u00f3n en Inteligencia Artificial (IIIA) del CSIC, y profesor adjunto de la Western Sydney University, en declaraciones recogidas por SMC Espa\u00f1a.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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