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Los padres de la revolución del aprendizaje profundo recibieron el Premio Turing 2018

Hinton, LeCun y Bengio reciben el premio Turing 2018, por sus desarrollos en el tema de las redes neuronales con aprendizaje profundo.

El premio Turing se estableció en 1966, bautizado con el nombre de uno de los personajes más emblemáticos del cómputo. Este galardón es el más prestigioso de la ACM (Association for Computing Machinery), y entrega hoy día un millón de dólares, el cual se lo reparten entre los ganadores. Google patrocina gran parte de este premio, el cual se da cada año para reconocer la contribución de los científicos de cómputo quienes hayan creado trabajo original y valioso en la industria de la tecnología de la información.

Si analizamos lo que ha pasado todo el año pasado, y quizás un poco antes, el tema de las redes neuronales y del aprendizaje profundo, ha sido uno de los dominantes en la tecnología moderna. Vamos, que gracias a estos desarrollos la Inteligencia Artificial se ha puesto de moda y ahora ya se toma como algo más que una asignatura académica.

DeepLabCut: Nueva aplicación de aprendizaje profundo a la captura de movimiento

Se anota que para nombrar a los ganadores: “que han trabajado juntos o independientemente, Hinton, LeCun y Bengio, han desarrollado los fundamentos conceptuales para el campo (de las redes neuronales y el aprendizaje profundo), identificando fenómenos sorprendentes a través de experimentos, y contribuyendo con avances en ingeniería para demostrar las ventajas prácticas de las redes neuronales profundas. En los años recientes, los métodos del aprendizaje profundo han sido responsables de avances notables en visión por computadora, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural -entre otras aplicaciones”.

Pero hay quien dice que Geoffrey Hinton es el verdadero padre de esta área. Aplicó el método de la propagación hacia atrás a principios de los 80s, cuando todos creían que la idea de las redes neuronales era un camino cerrado y una pérdida de tiempo.

Hay que decir, sin embargo, que Yan LeCun era un alumno postdoctoral de Hinton a finales de los años 1980s, y es conocido por crear las redes neuronales convolucionadas. Yoshua Bengio trabajó con Hinton en artículos de aprendizaje profundo, pero es más un académico, que publica unos 20 artículos por año. Se dice que su trabajo más importante es en el quiere hacer métodos de aprendizaje inspirados en la biología. Bengio es famoso porque se le cita con mucha frecuencia en los artículos académicos. Se pueden ver unas 131 citas por día, aunque le siguen Hinton con 127 y LeCun con 62.

Resultado de imagen para premio turingPero Hinton parece ser en ese sentido, diferente a sus colegas ganadores. Se ha enfocado en “las grandes ideas”, por ejemplo, las redes neuronales con multicapas, en donde la mayoría pensaba que este esquema no podría nunca funcionar o en el mejor de los casos, tener un desempeño muy pobre. Pero Hinton se puso a trabajar en las máquinas de Boltzman, las cuales son un dolor de cabeza hoy día incluso. Para poder avanzar, Hinton definió una máquina de Boltzman restringida, la cual le llevó a los auto-codificadores y varios métodos de pre-entrenamiento.

Eventualmente el poder de cómputo llegó a estas redes neuronales profundas, lo que permitió entrenar redes aún más profundas. Desde entonces, se ha involucrado en construir arquitecturas cada vez más sofisticadas basadas en redes neuronales, llamadas -redes en cápsulas- las cuales podrían ser uno de los trabajos más importantes.

El Premio Turing 2018 se entregará en el banquete anual de premios, que se llevará a cabo el 15 de junio en San Francisco, California.

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