El Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) ha sido concedido en su novena edición al investigador en inteligencia artificial Geoffrey Hinton, "por su trabajo pionero y profundamente influyente" a la hora de lograr que las máquinas sean capaces de aprender, según señala el acta del jurado. El acta continúa destacando que el científico galardonado "se ha inspirado en cómo funciona el cerebro humano y en cómo ese conocimiento puede ser aplicado para dotar a las máquinas de la capacidad para desempeñar tareas complejas como lo hacen los humanos".

La investigación de Hinton ha impulsado el desarrollo acelerado de aplicaciones de inteligencia artificial que ya empiezan a llegar al mercado: desde programas de traducción automática y clasificación de fotos, a los sistemas de reconocimiento de voz, los asistentes personales como 'Siri' y los coches sin conductor.

Asimismo, también tiene aplicaciones en investigación biomédica, como el análisis de imágenes médicas para diagnosticar si un tumor provocará metástasis y búsqueda de moléculas eficaces para el desarrollo de fármacos, y en general en todas las áreas de investigación donde haga falta identificar y extraer información relevante a partir de gran cantidad de datos.

Para los miembros del jurado Ramón López de Mántaras y Regina Barzilay, el trabajo de Hinton ha iniciado una "revolución" científica y tecnológica que tiene "asombrada" a la propia comunidad de investigación en inteligencia artificial, que no había anticipado una evolución tan rápida del sector.

El área impulsada por el trabajo de Hinton se denomina 'deep learning' o 'aprendizaje profundo', y es "uno de los desarrollos más emocionantes de la moderna inteligencia artificial", afirma el jurado. El 'deep learning' se inspira en la manera en que se cree que funciona el propio cerebro, y en especial en dos características: procesa la información de manera distribuida, con muchas neuronas conectadas en red, y aprendiendo a partir de ejemplos.

DRONES ASESINOS

"La máquina que mejor aprende es el cerebro humano", explica Hinton, que señala que "una manera de conseguir que un ordenador aprenda, es intentar que una máquina actúe como si fuera una red neuronal, y descubrir una regla o mecanismo que refuerce las conexiones entre neuronas".

En cuanto a una posible 'rebelión de las máquinas', Hinton considera que "estamos muy lejos" de que esto pueda considerarse un riesgo real, pero lo que sí le preocupa son las potenciales aplicaciones militares de las máquinas inteligentes, como el uso de "escuadrones de pequeños drones asesinos" programados para atacar objetivos en escenarios bélicos, para lo cual asegura que "necesitamos una Convención de Ginebra que regule el uso de este tipo de armas autónomas".