Los recién galardonados con el Nobel de Física, el estadounidense John J. Hopfield, y el británico-canadiense Geoffrey E. Hinton, pioneros de la inteligencia artificial, han utilizado herramientas de la física para desarrollar métodos que son la base del potente aprendizaje automático actual.
Mientras Hopfield creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones en datos, Hinton inventó un método capaz de encontrar de forma autónoma propiedades en datos y realizar así tareas como identificar elementos concretos en imágenes.
Hopfield, nacido en 1933 en Chicago, se doctoró en Física teórica de la materia condensada en 1958 por la Universidad de Cornell (EEUU).
A continuación pasó a formar parte del personal técnico de los Laboratorios Bell, a los que estuvo afiliado durante casi 30 años mientras formaba parte del profesorado de la Universidad de Berkeley (1961-1964); la Universidad de Princeton (1964-1980 y 1996- 2008) y el Instituto de Tecnología de California (Caltech), entre 1980-1996.
A su regreso a EEUU tras su beca Guggenheim (1968-1969) en el Laboratorio Cavendish de la Universidad de Cambridge, Hopfield movió por completo su campo de investigación hacia la intersección entre la física y la biología.
Para entonces, ya se había interesado por la neurobiología y por cómo funciona un sistema de neuronas que interactúan debe describirse con conceptos y estructuras matemáticas.
Es profesor emérito de Biología Molecular de la Universidad de Princeton.
Hinton, nacido en 1947 en Londres, se licenció en Psicología Experiental en la Universidad de Cambridge y se doctoró en Inteligencia Artificial en la Universidad de Edimburgo en 1978.
Tras cinco años como profesor en el Departamento de Informática de la Universidad Carnegie-Mellon (EEUU), se convirtió en miembro del Instituto Canadiense de Investigación Avanzada y se trasladó al Departamento de Informática de la Universidad de Toronto.
Entre 1998 a 2001 estuvo en el University College de Londres, donde creó la Unidad de Neurociencia Computacional Gatsby y luego regresó a la Universidad de Toronto, donde ahora es profesor emérito.
También fue vicepresidente de Ingeniería de Google y Asesor Científico Jefe del Vector Institute.
Hinton fue uno de los investigadores que introdujo el algoritmo de retropropagación y el primero en utilizarlo para el aprendizaje de incrustación de palabras.
Su grupo de investigación en Toronto realizó importantes avances en el aprendizaje profundo que revolucionaron el reconocimiento del habla y la clasificación de objetos.
