Geoffrey Hinton, Yann Lecun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2022

TRAYECTORIA

Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio son considerados los padres de una técnica esencial de la inteligencia artificial, el 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, y ha logrado avances en campos tan diversos como la percepción de objetos y la traducción automática. Estas redes neuronales pretenden imitar el funcionamiento del cerebro humano, utilizando algoritmos que convierten el proceso biológico del aprendizaje en secuencias matemáticas. Se trata de que la máquina aprenda de su propia experiencia

Vídeo: "¿Qué es el Machine Learning?¿Y Deep Learning? Un mapa conceptual"

En 1986, Hinton inventó los algoritmos de retropropagación, fundamentales para el entrenamiento de redes neuronales. Con ellos, en 2012 consiguió crear una red neuronal convolucional llamada AlexNet, compuesta por 650 000 neuronas y entrenada con 1,2 millones de imágenes, que registró tan solo un 26 % de errores en el reconocimiento de objetos y redujo a la mitad el porcentaje de sistemas anteriores. Ha aportado otras contribuciones a las redes neuronales artificiales y su entrenamiento, como la cocreación de la máquina de Boltzmann, la máquina de Helmholtz y el llamado producto de expertos. En 2021 publicó en la plataforma de preprints arXiv un documento en el que presentó GLOM, un innovador proyecto, aún teórico, que supone un nuevo modelo vectorial para procesar y representar la información visual en una red neuronal, que aún está en fase de desarrollo.

Vídeo: "Charla con Geoffrey Hinton" (Inglés)

Por su parte, Yann LeCun hizo aportaciones al desarrollo de los algoritmos de retropropagación que Hinton había inventado y en 1989 creó LeNet- 5, un sistema de reconocimiento de caracteres escritos en cheques bancarios, que supuso un gran avance para la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres. Posteriormente, contribuyó al desarrollo de la tecnología DjVu, de compresión de imágenes, utilizada por cientos de sitios web y millones de usuarios para acceder a documentos escaneados en internet. También ha trabajado en métodos de aprendizaje profundo para el reconocimiento de documentos, la interacción humano-computadora y el reconocimiento de voz.

Vídeo: "La epistemología del Deep Learning" (Inglés)

A su vez, Bengio ha hecho contribuciones clave en modelos probabilísticos de secuencias, utilizados para el reconocimiento de voz y de escritura y en aprendizaje no supervisado. Actualmente, estudia algoritmos más eficientes en representaciones de datos, extrayendo reconocimiento de patrones y también permitiendo el entendimiento de relaciones más complejas y conceptos de alto nivel.

Charla TED: "El auge de la inteligencia artificial a través del aprendizaje profundo"

Demis Hassabis es CEO y cofundador de DeepMind, una de las mayores compañías de investigación en inteligencia artificial del mundo, creada en 2011 y adquirida en 2014 por Google (Premio Príncipe de Asturias de Comunicación y Humanidades 2008). Hassabis ha creado con DeepMind un modelo de red neuronal que combina las capacidades de una red neuronal artificial con la potencia algorítmica de un ordenador programable. La compañía de Hassabis ha unido los progresos hechos en machine learning con los procesos de deep learning y el llamado aprendizaje de refuerzo para crear un nuevo campo de aprendizaje por refuerzo profundo, un sistema de inteligencia artificial que abre la puerta a múltiples aplicaciones en el estudio de numerosas disciplinas científicas.

Documental: "AlphaGo" (Inglés)

En 2021 el equipo de DeepMind logró predecir, con un grado muy elevado de exactitud, la estructura de más de 350 000 proteínas humanas (el 44 % de todas las conocidas). Los datos fueron puestos a disposición de todos los laboratorios del mundo en el AlphaFold Protein Structure Database y el logro fue destacado por la revista Science (Premio Príncipe de Asturias de Comunicación y Humanidades 2007) como Descubrimiento Científico de ese año. Edith Heard, directora del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, declaró que el logro era «una auténtica revolución para las ciencias de la vida, como lo fue la genómica hace décadas». Hinton, LeCun y Bengio fueron reconocidos en 2018 con el Premio Turing que concede la Association for Computing Machinery.

Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton (Londres, Reino Unido, 6 de diciembre de 1947) se graduó en Psicología Experimental en la Universidad de Cambridge en 1970 y se doctoró en Inteligencia Artificial por la Universidad de Edimburgo en 1975. Trabajó, entre otras, en las universidades de Sussex (Reino Unido), California en San Diego y Carnegie-Mellon (Estados Unidos) y en la de Toronto (Canadá). Entre 1998 y 2001 puso en marcha la Unidad Gatsby de Neurociencia Computacional de la Universidad de Londres. Posteriormente regresó a la Universidad de Toronto, donde en la actualidad es catedrático emérito en el Departamento de Ciencias de la Computación. Desde 2013, colabora con Google en el desarrollo de aplicaciones de deep learning como vicepresidente, y es Asesor Científico Principal en el Vector Institute de Canadá. Es autor o coautor de más de cuatrocientas publicaciones, acumula 596 426 citas y tiene un índice h de 170, según Google Scholar. Hinton es miembro de la Royal Society (Premio Príncipe de Asturias de Comunicación y Humanidades 2011), del Reino Unido y de Canadá, y de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (de ámbito internacional). Además, es miembro honorario de la Academia de las Artes y las Ciencias y la Academia Nacional de Ingeniería, ambas de Estados Unidos. Companion de la Orden de Canadá y doctor honoris causa por las universidades de Edimburgo, Sussex y Sherbrooke, ha recibido, entre otros reconocimientos, el Premio David E. Rumelhart (EE. UU., 2001), el Premio a la Investigación de Excelencia de la International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization (2005), la Medalla de Oro Gerhard Herzberg del Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá (2010), el Premio NEC C&C (Japón, 2016) y la Medalla James Clerk Maxwell que concede el Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), la Real Sociedad de Edimburgo (2016), el Premio BBVA Fronteras del Conocimiento (2017) y el citado Premio Turing.

Yann LeCun

Yann LeCun (Soisy-sous-Montmorency, Francia, 8 de julio de 1960) se graduó en Ingeniería Eléctrica en la Escuela Superior de Ingenieros en Electrotécnica y Electrónica de París en 1983 y se doctoró en Ciencias de la Computación por la Universidad Pierre et Marie Curie (París) en 1987. Después de un postdoctorado en la Universidad de Toronto, en el grupo de Geoffrey Hinton, se unió a AT&T Bell Laboratories en 1988, donde se convirtió en jefe del Departamento de Investigación de Procesamiento de Imágenes en 1996. En 2003 fue contratado como profesor en la Universidad de Nueva York, después de un breve periodo como miembro del NEC Research Institute en Princeton (Nueva Jersey). Es director de investigación de inteligencia artificial en Facebook y mantiene su actividad académica en la Universidad de Nueva York, vinculado al Center for Data Science (que fundó y dirigió entre 2012 y 2014) y al Courant Institute of Mathematical Science. Es miembro del comité asesor del Instituto de Matemáticas Puras y Aplicadas y del Instituto de Investigación Computacional y Experimental en Matemáticas (ICERM). LeCun es autor o coautor de más de trescientas publicaciones, que acumulan 257 140 citas, y tiene un índice h de 136, según Google Scholar. Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de EE. UU. y ha recibido numerosos premios, como el IEEE Neural Network Pioneer Award (2014), el de Investigador Distinguido IEEE PAMI (2015) y el Pender de la Universidad de Pensilvania (2018), además del Premio Turing mencionado anteriormente. Cuenta con doctorados honoris causa del Instituto Politécnico Nacional de México y de la Escuela Politécnica Federal de Lausana. Fue incluido en la lista de las cien personas influyentes globales de la revista Wired en 2016.

Yoshua Bengio

Yoshua Bengio (París, Francia, 5 de marzo de 1964) se graduó en Ingeniería Informática en 1986 en la Universidad McGill (Canadá), donde también cursó un máster y se doctoró en Ciencias de la Computación. Cumplió estudios postdoctorales en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) y en los AT&T Bell Laboratories, junto al grupo de LeCun. Desde 1993 es profesor en el Departamento de Ciencias de la Computación e Investigación Operativa de la Universidad de Montreal. Además de ocupar la cátedra de Investigación de Canadá en Algoritmos de Aprendizaje Estadístico, es fundador y director científico de Mila, el Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec, cofundador de la empresa emergente Element AI y asesor de varias empresas de tecnología. Es también director científico del Institut de Valorisation des Données (IVADO) y copresidente, desde 2019, del Consejo Asesor de Canadá en Inteligencia Artificial. Bengio ha publicado más de setecientos artículos y cuenta con 553 274 citas y un índice h de 207, según Google Scholar. Oficial de la Orden de Canadá y Caballero de la Legión de Honor de Francia, es miembro de la Royal Society of Canada (2017). Ha recibido premios como el Marie-Victorin del Gobierno de Quebec (2017), la Medalla del 50.º Aniversario del Ministerio de Relaciones Internacionales de la Francofonía de Quebec (2018), el de la Asociación Canadiense de IA (2018) y el Killam y el Pionero de Redes Neuronales IEEE CIS (2019). Es autor de tres reputados libros sobre aprendizaje profundo y fue uno de los impulsores de la Declaración de Montreal para un desarrollo responsable de la inteligencia artificial.

Demis Hassabis

Demis Hassabis nació en Londres (Reino Unido) el 27 de julio de 1976. Niño prodigio del ajedrez (a los trece años era ya un reconocido jugador) y apasionado de la programación, a los diecisiete se unió a la compañía Bullfrog Productions como diseñador de videojuegos, donde creó juegos de éxito como Theme Park. Estudió en la Universidad de Cambridge, en la que se graduó en 1997 en Ciencias de la Computación, y en 1998 fundó la empresa de videojuegos Elixir Studios, con la que creó proyectos para multinacionales como Microsoft o Vivendi. En 2009 se doctoró en Neurociencia Cognitiva en el University College de Londres y completó sus estudios en Harvard (EE. UU.) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts. En 2011, con el apoyo de inversores como Elon Musk, fundó la empresa de inteligencia artificial DeepMind Technologies, con la que comenzó a crear algoritmos de aprendizaje para dominar videojuegos, como AlphaGo (que en poco tiempo logró derrotar a Lee Sedol, campeón mundial del juego de origen chino Go), AlphaZero, para progresar en el desarrollo de un sistema de aprendizaje de inteligencia artificial, considerado por algunos expertos como revolucionario, pues combina el funcionamiento neuronal humano y las conexiones entre la memoria y la imaginación con los mecanismos de aprendizaje de las máquinas. Con otra de esas variantes, AlphaFold, ha logrado, como se ha dicho, transformar el estudio de la estructura 3D de las proteínas. Tras la adquisición de DeepMind por Google, en 2014, Hassabis ha sido su director ejecutivo. Acumula 84 250 citas y tiene un índice h de 74, según Google Scholar. Comandante de la Orden del Imperio Británico, Hassabis es miembro de la Royal Society, de la Royal Academy of Engineering y de la Royal Society of Arts, todas en el Reino Unido, y ha recibido el premio Mullard de la Royal Society (2014), el premio Golden Plate de la Academy of Achievement (Reino Unido, 2017) y el Dan David (Israel, 2020).

Reconocimientos

Acta del Jurado

Reunido en Oviedo el jurado del Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2022, integrado por Juan Luis Arsuaga Ferreras, César Cernuda Rego, Juan Ignacio Cirac Sasturáin, Avelino Corma Canós, Elena García Armada, Jerónimo López Martínez, Sir Salvador Moncada, Concepción Alicia Monje Micharet, Ginés Morata Pérez, Inés Rodríguez Hidalgo, María Teresa Telleria Jorge, María Paz Zorzano Mier, presidido por Pedro Miguel Echenique Landiríbar y actuando de secretario Manuel Toharia Cortés acuerda conceder por unanimidad el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2022 a los científicos Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis por sus contribuciones al avance de la Inteligencia Artificial y a su integración plena en la sociedad.

Sus aportaciones al desarrollo del aprendizaje profundo (Deep Learning) 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, el diagnóstico médico y muchas otras. Su impacto actual y futuro en el progreso de la sociedad puede ser calificado de extraordinario.

Oviedo, 15 de junio de 2022

Lista de galardonados con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica

Créditos

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