John Hopfield y Geoffrey Hinton, ganadores del Premio Nobel de Física 2024, establecieron en la década de los 80 las bases de la Inteligencia Artificial al emplear la física para identificar patrones en la información. Este enfoque condujo a que la tecnología actual simula procesos de aprendizaje, como la memoria, una función del cerebro orgánico; sin embargo, también advirtieron sobre los peligros potenciales.

En palabras de Hinton, “somos una maquina maravillosa e increíblemente complicada, pero no más que una gran red neuronal. No hay ninguna razón por la que una red neuronal artificial no pueda hacer todo lo que hacemos”.

Las redes artificiales modernas se basan en la idea de los dos receptores, un concepto de la física estadística, lo que permitió a la IA evolucionar mediante saltos “intuitivos” por asociación e identificación de elementos similares en los sistemas, de una manera muy similar al funcionamiento del cerebro humano.

Estas características de “aprendizaje automático” facilitaron el entrenamiento de la red neuronal que la compone, convirtiéndola en una herramienta para la identificación de tumores mediante el análisis de imágenes, lo que llevó a diagnósticos más rápidos, así como a la implementación de modelos lingüísticos, la modelación de fenómenos atmosféricos, la predicción de estructuras de proteínas y la traducción automática, entre otras funciones.

Además, Hinton advirtió que esta tecnología tendrá un impacto gigante similar al de la Revolución Industrial, por lo que destaca la importancia de “preocuparse” por sus consecuencias negativas y por la posibilidad de perder el control.

Asimismo, el premio ha resurgido un debate sobre la regulación de la IA y sus límites, así como sus implicaciones éticas. Esto recuerda la huelga de actores de Hollywood en 2023, que duró 118 días y que incluyó entre sus peticiones la regulación del uso de la IA para escanear los rostros de los actores y generar actuaciones digitalmente.