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Geoffrey Hinton recibió la Medalla Premier de la Royal Society

Geoffrey Hinton, pionero de las redes neuronales y el aprendizaje profundo, recibió la Royal Medal de la Royal Society, la academia nacional de ciencias del Reino Unido.


Geoffrey Hinton no debería necesitar ninguna presentación. Además de profesor emérito en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto, también es miembro de ingeniería en Google y en 2017 cofundó y se convirtió en el asesor científico principal del Vector Institute for Artificial Intelligence en Toronto.

Las contribuciones de Hinton al aprendizaje automático y la inteligencia artificial han sido reconocidas en múltiples ocasiones. A lo largo de los años ha recibido el David E. Rumelhart First Award (2001), el IJCAI Award for Research Excellence (2005), el Killam Award for Engineering (2012), la IEEE James Clerk Maxwell Gold Medal (2016), el NSERC Herzberg Gold Medal (2010), que es el premio más alto de Canadá en ciencia e ingeniería y, como se informó en ese momento, compartió el Premio ACM Turing 2018, ampliamente considerado como el Premio Noble de Informática.

Hinton fue nombrado miembro de la Royal Society, que es un honor importante, en 1998 y ahora recibe uno de los premios más prestigiosos de la Royal Society que reconoce la ciencia sobresaliente y destacada.

La Royal Society se remonta al siglo XVII. Su sitio web dice:

Hemos publicado los Principia Mathematica de Isaac Newton y el experimento de la cometa de Benjamin Franklin que demuestran la naturaleza eléctrica de los rayos. Apoyamos el viaje de James Cook a Tahití, llegando a Australia y Nueva Zelanda, para seguir el Tránsito de Venus. Publicamos el primer informe en inglés sobre inoculación de enfermedades, aprobamos el motor diferencial de Charles Babbage, documentamos la erupción del Krakatoa y publicamos la detección de Chadwick del neutrón que conduciría a la liberación del átomo.

Las Medallas Reales, también conocidas como Medallas de la Reina, fueron fundadas por el Rey Jorge IV en 1825 y son otorgadas anualmente por el Soberano por recomendación del Consejo de la Sociedad. Entre 1826 y 1964 se otorgaron dos medallas al año. Por las contribuciones más importantes al avance del «Conocimiento Natural» en las ciencias físicas y biológicas respectivamente. En 1965 se introdujo la tercera medalla, que cubre las ciencias aplicadas y es esta medalla la que se le otorgó a Hinton. La cita dice:

Por su trabajo pionero en algoritmos que aprenden representaciones distribuidas en redes neuronales artificiales y su aplicación al habla y la visión, lo que lleva a una transformación de la industria internacional de la tecnología de la información.

Hinton Royal Soc.

En reconocimiento, Hinton afirma:

“Es un gran honor recibir la Medalla Real, una medalla anteriormente otorgada a gigantes intelectuales como Darwin, Faraday, Boole y GI Taylor. Pero a diferencia de ellos, mi éxito ha sido el resultado de reclutar y hacer crecer un grupo extraordinariamente talentoso de estudiantes de posgrado y doctorado que han sido responsables de muchos de los avances en el aprendizaje profundo que han revolucionado la inteligencia artificial en los últimos 15 años».

Al describir los antecedentes del premio en University of Toronto News, Chris Sasaki explica:

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que se basa en una red neuronal modelada en la red de neuronas del cerebro humano. En 1986, Hinton y sus colaboradores desarrollaron el enfoque revolucionario, basado en el algoritmo de retropropagación, un mecanismo central por el cual aprenden las redes neuronales artificiales, que cumpliría la promesa de las redes neuronales y formaría la base actual de esa tecnología.

Hinton y sus colegas de Toronto se basaron en ese trabajo inicial con una serie de desarrollos críticos que mejoraron el potencial de la IA y ayudaron a marcar el comienzo de la revolución actual en el aprendizaje profundo con aplicaciones en reconocimiento de voz e imagen, vehículos autónomos, imagen automatizada y diagnóstico de lenguaje. , y más.

En un comentario final, Hinton agrega:

«Creo que los espectaculares avances recientes en modelos de lenguaje grande, generación de imágenes y predicción de estructuras de proteínas son una prueba de que la revolución del aprendizaje profundo acaba de comenzar».

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