La ACM ha entregado su premio, reconocido por muchos como el Nobel de la Informática a tres de los científicos que han revolucionado el campo del aprendizaje profundo o deep learning: Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton y Yann LeCun.
Yoshua Bengio, profesor de la Universidad de Montreal y director científico de Mila. Geoffrey Hinton, vicepresidente y miembro de ingeniería de Google; principal asesor científico de The Vector Institute, profesor emérito de la Universidad de Toronto. Yann LeCun, profesor de la Universidad de Nueva York y vicepresidente y científico jefe de inteligencia artificial de Facebook. Los tres recibieron al unísono el Premio ACM Turing, apreciado por muchos como el Nobel de la Informática.
El galardón reconoce la labor de los tres científicos por sus adelantos conceptuales y de ingeniería realizados en el campo de las redes neuronales profundas. Según cita la información que explica el Premio, “en los últimos años, los métodos de aprendizaje profundo han sido responsables de avances asombrosos en visión computacional; reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y robótica, entre otras aplicaciones”.
El empleo de redes neuronales artificiales como herramienta para ayudar a las computadoras a reconocer patrones y simular la inteligencia humana, se introdujo en la década de 1980; a principios de la década de 2000, LeCun, Hinton y Bengio formaban parte de un pequeño grupo que seguía comprometido con este enfoque.
Sus esfuerzos por reavivar el interés de la comunidad de inteligencia artificial en las redes neuronales se hallaron inicialmente con escepticismo. Sus ideas recién dieron como resultado importantes avances tecnológicos; y su metodología es ahora el paradigma dominante en este campo.
El Premio ACM AM Turing concede un premio de 1 millón de euros, apoyo financiero proporcionado por Google. Se llama así por Alan M. Turing, el científico británico que articuló la base matemática y los límites de la informática.
El crecimiento y el interés en la IA se debe, en gran parte, a los avances recientes en el aprendizaje profundo por los cuales Bengio, Hinton y LeCun sentaron las bases. Estas tecnologías son manejadas por miles de millones de personas. Cualquier persona que tenga un teléfono inteligente en su bolsillo puede experimentar tangiblemente progresos en el procesamiento del lenguaje natural; y la visión por computadora que no eran posibles hace solo 10 años.
Geoffrey Hinton, quien ha abogado por un enfoque de aprendizaje automático de la inteligencia artificial desde principios de la década de 1980; observó cómo funciona el cerebro humano para proponer formas de desarrollar sistemas de aprendizaje automático. Inspirados por el cerebro, él y otros plantearon “redes neuronales artificiales” como piedra angular de sus investigaciones de aprendizaje automático.
Hinton, LeCun y Bengio reconocieron la importancia de construir redes profundas utilizando muchas capas. De ahí el término aprendizaje profundo, y todos ellos han trabajado juntos e independientemente en este ámbito del Deep Learning.
Por ejemplo, LeCun ejecutó un trabajo posdoctoral bajo la supervisión de Hinton; y LeCun y Bengio trabajaron juntos en los Laboratorios Bell a principios de los años noventa. Inclusive cuando no trabajan juntos, hay una sinergia e interconexión en su trabajo, y se han influenciado mutuamente.
Aún hoy los tres continúan explorando la intersección del aprendizaje automático con la neurociencia y la ciencia cognitiva; especialmente a través de su participación conjunta en el programa aprendizaje en máquinas y cerebros. Una iniciativa de CIFAR, anteriormente conocida como el Instituto Canadiense de Investigación Avanzada.
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