Geoffrey Hinton, vicepresidente de Google y una de las principales referencias mundiales del aprendizaje profundo, ha anunciado que dejará la empresa después de 10 años de trabajo. De acuerdo con el diario estadounidense The New York Time, Hinton habría argumentado que ha desarrollado temores sobre la tecnología que ayudó a crear y que ahora siente remordimientos sobre su obra.
Hinton, quien recibió el Premio Turing (un equivalente informático al Premio Nobel) en 2018 junto con Yann Lecun y Yoshua Bengio, es reconocido por ser el pionero de algunas de las técnicas de aprendizaje más importantes de la inteligencia artificial moderna.
El veterano científico de 75 años había compartido sus labores como docente e investigador en la Universidad de Toronto y con sus responsabilidades como ejecutivo de Google desde 2013, cuando el gigante tecnológico adquirió DNNresearch, la empresa de desarrollo de inteligencia artificial fundada por Hinton. El informático, junto con su equipo de trabajo, se encontraba realizando en ese entonces un trabajo inédito para el aprendizaje automático aplicado al reconocimiento de imágenes, algo que Google aprovechó para mejorar sus motores de búsqueda.
Desde hace algunos años, Hinton se ha mostrado particularmente cauteloso con respecto a las cuestiones éticas en torno a la IA, y más específicamente con su uso en la defensa militar. En varias ocasiones ha mencionado que decidió pasar gran parte de su carrera en Canadá debido a las facilidades que ofrece este país para obtener fondos de investigación no relacionados con entes militares.
Hinton es uno de los padrinos de la técnica de retropropagación, puesta a prueba por primera vez en la década de 1980. Esta es una técnica que facilita el aprendizaje de las redes neuronales, y consiste en el ajuste de las conexiones entre las neuronas artificiales una y otra vez hasta que la red produzca el resultado deseado.
Hinton aseguraba que su desarrollo imitaba la forma en la que aprenden los cerebros biológicos. Desde entonces, ha estado buscando la forma de mejorar su creación, e incluso se planteó la posibilidad de crear otros modelos.
“En mis largas charlas con Geoffrey, siempre me mostré partidario de la retropropagación, pero él trataba de buscar otro procedimiento de aprendizaje, uno biológicamente más plausible y quizás mejor ajustado a cómo aprende el cerebro humano”, asegura su colega Yann Lecun.
“Geoff indudablemente merece el mayor crédito por muchas de las ideas que han modelado el aprendizaje profundo en la actualidad”, explica, por su parte, Yoshua Bengio. “Supongo que esta decisión la tomó por su fuerte sentido de responsabilidad al alertar al público sobre los riesgos potenciales de los avances en inteligencia artificial”, añade.
