¿Quién es Geoffrey Hinton?

• Hinton recibió en 2024 el Premio Nobel de Física “por descubrimientos e inventos fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”.

Si en una publicación reciente analizábamos la figura de uno de los considerados como padres de la IA y el machine learning, Alan Turing, en este artículo vamos a profundizar en otra figura relevante: Geoffrey Hinton.

Con la coincidencia de que ambos son londinenses, Turing se encargó de numerosos avances teóricos en una materia en la que Hinton ha seguido profundizando décadas después. Anecdóticamente, también les une que el segundo recibió en 2018 el Premio Alan Turing.   

Orígenes científicos y educación de Geoffrey Hinton

Hinton nació el 6 de diciembre de 1947 en el londinense barrio de Wimbledon en el seno de una familia vinculada a las ciencias y las matemáticas.

De hecho, es tataranieto de Mary Everest Boole y de George Boole, quien sentó las bases de los ceros y unos (en su libro de 1847 The Mathematical Analysis of Logic) con los que se codifica la información digital; un sistema conocido como álgebra booleana, siendo uno de los personajes históricos de la evolución de los algoritmos.

Como curiosidad podemos añadir que es, además, familiar lejano de George Everest, el agrimensor y geógrafo británico que da nombre al Monte Everest. De hecho, su nombre completo es Geoffrey Everest Hinton como homenaje a su tío bisabuelo.

Educación de Geoffrey Hinton

Respecto a su educación, entre los años 1967 y 1970 estudió en el King’s College de Cambridge, donde alternó asignaturas de fisiología, filosofía y física antes de licenciarse en Psicología Experimental en 1970.

En 1972, tras un año dedicado a aprender carpintería, retomó la vida académica en la Universidad de Edimburgo, donde cursó un doctorado en Inteligencia Artificial, del que se tituló en 1978 con una tesis sobre redes neuronales bajo la dirección de Christopher Longuet Higgins.

Carrera profesional universitaria

Posteriormente, Hinton cursó estudios postdoctorales en la Universidad de Sussex, mudándose a Estados Unidos: primero a la Universidad de California en San Diego y después al Carnegie Mellon de Pensilvania, donde popularizó el uso de la retropropagación en redes neuronales multicapa, concepto que veremos más adelante.

Su preocupación por la evolución de la IA, como se aprecia en el discurso que dio al recibir el Premio Nobel en 2024, no se limita a estos últimos años.

De hecho, a finales de los 80 se trasladó a Canadá en desacuerdo con la política de la Administración Reagan con la financiación militar de la IA, incorporándose al Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto.

Respecto a sus aportaciones profesionales más destacadas, vamos a conocerlas a través de dos prestigiosos galardones: el Premio Alan Turing y el Premio Nobel.

Premio Alan Turing 2018

La vinculación con Alan Turing no viene únicamente de lo que hemos comentado anteriormente, sino que incluso Hinton ha llegado a recibir el Premio Alan Turing, considerado como el Nobel de la computación, unos galardones que desde 1966 entrega la ACM (Association for Computing Machinery).

En concreto, en el año 2018 Hinton recibió este galardón por sus aportaciones en tres campos en particular:

• Máquinas de Boltzmann. En 1983, junto con Terrence Sejnowski, Hinton inventó las máquinas de Boltzmann, una de las primeras redes neuronales capaces de aprender representaciones internas en neuronas que no formaban parte de la entrada o la salida.
• Retropropagación. En Learning Internal Representations by Error Propagation (Aprendizaje de representaciones internas mediante la propagación de errores), escrito en 1986 junto a David Rumelhart y Ronald Williams, Hinton demostró que el algoritmo de retropropagación permitía a las redes neuronales descubrir sus propias representaciones internas de los datos, lo que posibilitaba utilizarlas para resolver problemas que antes se consideraban fuera de su alcance.
• Mejoras en las redes neuronales convolucionales. En 2012, junto con Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, Hinton mejoró las redes neuronales convolucionales utilizando neuronas lineales rectificadas y regularización por abandono, reduciendo casi a la mitad la tasa de error en el reconocimiento de objetos.

Nobel de Física de 2024

En el año 2024 Geoffrey Hinton recibió el Premio Nobel de Física “por descubrimientos e inventos fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales”, un galardón que compartió con John J. Hopfield.

Un reconocimiento, el Nobel de Física, del que hemos hablado recientemente en otra publicación de este blog puesto que en el año 1903 se produjo el hito de que por primera vez en la historia una mujer recibía cualquiera de estos prestigiosos galardones, y precisamente en esta disciplina. Hablamos de Marie Curie.

Preocupación por riesgos a corto y largo plazo

En el discurso de Hinton en la cena de gala de la recepción del galardón, aludía al reconocimiento de los avances de una nueva forma de IA “que utiliza redes neuronales artificiales para aprender a resolver problemas computacionales difíciles”, una nueva forma de IA que “destaca por modelar la intuición humana en lugar del razonamiento humano y nos permitirá crear asistentes altamente inteligentes y con amplios conocimientos que aumentarán la productividad en casi todas las industrias”.

Sin embargo, Hinton alertaba en el discurso de los “riesgos a corto plazo” que “requieren una atención urgente y enérgica por parte de los gobiernos y las organizaciones internacionales”.

De igual modo, el científico británico hablaba de “una amenaza existencial a más largo plazo que surgirá cuando creemos seres digitales más inteligentes que nosotros mismos” por lo que abogada por “urgentemente investigar cómo evitar que estos nuevos seres quieran tomar el control”.

Preguntas frecuentes