Los dos físicos comparten el galardón por sus aportaciones a las redes neuronales artificiales que permiten el aprendizaje y que son la base de la inteligencia artificial.
Hopfield, de la Universidad de Princeton en Estados Unidos, creó una memoria asociativa que puede almacenar y reconstruir imágenes y otros tipos de patrones contenidos en datos.
Por otro lado, Hinton, de la Universidad de Toronto, inventó un método que puede descubrir de forma independiente propiedades en datos y que se ha vuelto importante para las grandes redes neuronales artificiales que se usan hoy en día.
Ambos, como hemos visto, han utilizado herramientas de física en su trabajo, considerado como la base del machine learning actual. Según han destacado desde la Academia, cuando se habla de IA, en muchos casos nos referimos a machine learning utilizando redes neuronales artificiales, una tecnología inspirada por la estructura del cerebro.
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