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17 de abril de 2024

Demis Hassabis, uno de los científicos galardonados

Demis Hassabis, uno de los científicos galardonadosAFP

Los «padres» de la inteligencia artificial ganan el Princesa de Asturias de Investigación

Los científicos Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis recibirán el premio

Los científicos expertos en inteligencia artificial Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis han sido galardonados con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2022.
Se trata de una tecnología que revolucionará el mundo. El deep learning es un paso más en el desarrollo de la inteligencia artificial que nos acerca al mundo de la ciencia ficción y no se entendería sin la contribución de estos cuatro expertos, que han conseguido impulsar en los últimos años las redes neuronales.
Hinton, LeCun y Bengio están considerados los «padres» del deep learning o aprendizaje profundo, el cual se basa en el uso de redes neuronales para el reconocimiento de voz, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural.
Por su parte, Hassabis (británico) es el máximo directivo y cofundador de DeepMind, una de las mayores compañías de investigación en inteligencia artificial del mundo, con la que ha creado un modelo de red neuronal que combina las capacidades de una red neuronal artificial con la potencia algorítmica de un ordenador programable.

«Impacto actual y de futuro»

Para el jurado, el «impacto actual y futuro» de estas investigaciones y desarrollos «en el progreso de la sociedad puede ser calificado de extraordinario», puesto que aportaciones suponen un gran avance en técnicas tan diversas como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, la percepción de objetos, la traducción automática, la optimización de estrategias, el análisis de la estructura de las proteínas o el diagnóstico médico, entre muchas otras.
Las redes neuronales desarrolladas utilizadas para el aprendizaje profundo pretenden imitar el funcionamiento del cerebro humano, utilizando algoritmos que convierten el proceso biológico del aprendizaje en secuencias matemáticas, con el objetivo de que la máquina aprenda de su propia experiencia.
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