Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton

PREMIO FRONTERAS DEL CONOCIMIENTO

Tecnologías de la Información y la Comunicación

IX edición

Geoffrey Hinton recibe el galardón por sus contribuciones pioneras y altamente influyentes en el campo de 'machine learning', liderando el área de redes neuronales y 'deep learning', que ha permitido fundamentar los más potentes algoritmos hoy en uso para el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

MENCIÓN DEL ACTA

El Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en Tecnologías de la Información y la Comunicación ha sido concedido en su novena edición a Geoffrey Hinton por su trabajo pionero y profundamente influyente en el aprendizaje automático.

Hinton es la figura mundial más importante en el área de redes neuronales. Su trabajo se inspira en el funcionamiento del cerebro humano y en cómo ese conocimiento puede ser aplicado con el fin de dotar a las máquinas de la capacidad para desempeñar tareas complejas como lo hacen los humanos.

Hinton, en colaboración con el difunto David Rumelhart, desarrolló el sistema de aprendizaje por retropropagación para redes neuronales, que permite a estas producir sus propias representaciones internas, y que se ha utilizado con éxito en una amplia gama de aplicaciones prácticas. Hinton realizó muchas contribuciones significativas al éxito de la retropropagación. Fue el primero en poner el foco en la noción de un criterio de entrenamiento diferenciable para el aprendizaje en las redes neuronales y también el primero en utilizar la retropropagación en el tiempo para el aprendizaje de estructuras secuenciales. Asimismo introdujo una serie de nuevas técnicas que se hicieron predominantes en el parendizaje automático.

Hinton es el investigador de quien parte el aprendizaje profundo, uno de los desarrollos más emocionantes de la moderna inteligencia artificia. En 1999 desarrolló un nuevo algoritmo que acabó convirtiéndose en la piedra angular de los algoritmos de aprendizaje profundo, que extraen abstracciones de alto nivel a partir de los datos, eliminando así la ingeniería manual y permitiendo a la máquina aprender de manera automática representaciones de datos aptas para una tarea.

Sus contribuciones han desplazado las fronteras de la inteligencia artificial y han sido el fundamento de los algoritmos más eficaces en reconocimiento de voz, de imagen y del lenguaje, cambiando el modo en que interactuamos con la información.