Centrémonos en el premio de física que premia, entre otros, a Geoffrey Hinton, uno de los científicos que dio un salto en la investigación de las redes neuronales profundas (aprendizaje profundo), en particular con el llamado algoritmo de propagación hacia atrás (y nuevamente, él mismo atribuye la autoría o inspiración a David Rumelhart, uno de sus coautores… ¡que era psicólogo!).
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La importancia de Hinton en el campo de la IA apenas se debate: estuvo en el origen de la escuela de IA de Toronto, supervisó a numerosos estudiantes de doctorado o posdoctorados, algunos de los cuales contribuyeron a avances clave (como Yann LeCun, de Meta, o Ilya Sutskever , cofundador de OpenAI).
Cuando investigamos la genealogía de las ideas, como en muchas ciencias, pero en particular en estas áreas de la inteligencia artificial, nos damos cuenta de que la investigación se construye sobre “los hombros de los gigantes” que las precedieron. Algunos encontrarán menciones del propagación hacia atrás en obras anteriores de Paul Werbos, o incluso veinte años antes de Frank Rosenblatt (que había planteado correctamente el problema, sin poder resolverlo). Por supuesto, a nuestros tiempos y a nuestra naturaleza humana les gusta resaltar a una persona en particular, aunque sea un esfuerzo colectivo y abundantemente interconectado. En cierto modo, el investigador es él mismo como una neurona: si funciona de forma aislada no tiene poder, sólo cuando funciona de forma coordinada en red consigue converger hacia un resultado.
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También podemos observar hasta qué punto, en un mundo donde todo se está volviendo comercial rápidamente, secciones enteras de la IA actual se han desarrollado en un contexto de apertura: miles de artículos, conjuntos de datos clave como ImageNet o incluso el curso de Geoffrey Hinton sobre redes neuronales ( disponible de forma gratuita en Coursera desde 2012). La reciente notoriedad pública de Hinton quizás dé peso a sus advertencias: en 2023, renunció a Google para tener la libertad de denunciar los abusos y los peligros del desarrollo descontrolado de la IA. La loca carrera por los LLM de hoy parece darle la razón.
