La cruzada de Hinton

Sigo con la biografía del formosano Hunag. Me topo con Geoffrey Hinton, inglés, que fue durante décadas un defensor solitario de las redes neuronales, coautor de un artículo clave sobre retropropagación (1986), trabajando desde la marginal Toronto, lejos de los centros de prestigio como Stanford o el MIT. Algunos notas sobre temas que me han interesado

El rechazo académico

• Padeció financiación mínima y un desdén generalizado entre la élite académica contra su enfoque.
• Trabajos rechazados en publicaciones pese a resultados competitivos.
• Prejuicio "ideológico": la comunidad de IA exigía que los métodos "desvelaran" matemáticamente la inteligencia, no solo que funcionaran.
• Ejemplos: un libro de texto de 1.100 páginas dedicaba solo diez a redes neuronales; una red que superaba al mejor software de reconocimiento de peatones fue rechazada por "no explicar" el cálculo.
• Estrategia de supervivencia: tuvo que rebautizar su campo de trabajo como "aprendizaje automático" o "aprendizaje profundo" para evitar la etiqueta estigmatizada de "IA".

Los discípulos: Krizhevsky y Sutskever

• Hinton emparejó a Alex Krizhevsky con Ilya Sutskever, otro inmigrante ruso-judío, de personalidad muy distinta (atlético, seguro de sí mismo, provocador).
• Sutskever ya afirmaba entonces que las redes neuronales superarían la inteligencia humana, una idea audaz incluso para Hinton, quien lo describe como alguien que "no se rige por las convenciones" y "cree en sí mismo".

El giro hacia las GPU de Nvidia

• Hinton encargó a sus estudiantes usar las GPU de Nvidia (tecnología CUDA) para enseñar a una máquina a ver.
• Antecedente: en 2008-2009, otros estudiantes suyos (Mohamed y Dahl) ya habían logrado que una red neuronal rivalizara con los mejores modelos de reconocimiento del habla usando servidores Nvidia.
• En 2009, Hinton animó públicamente a los investigadores de una conferencia clave a comprar GPU de Nvidia, y pidió una gratis a la empresa —que se negó—.
• Dato revelador: en esa época Nvidia no tenía ningún investigador dedicado a IA, y el aprendizaje automático ni figuraba entre las aplicaciones previstas para la computación paralela.
• El prejuicio era tan fuerte que en cursos universitarios se seguía enseñando que las redes neuronales no podían resolver ni funciones lógicas simples, décadas después de que la retropropagación hubiera resuelto ese problema.