Recientemente vi un pensamiento interesante: ¿por qué algunas personas pueden mantener sus ideas cuando todo el mundo está en contra?

Pensé en Geoffrey Hinton. Este científico, considerado el padre del aprendizaje profundo, cuando dijo que usar redes neuronales artificiales para imitar el cerebro humano y procesar datos complejos como imágenes y voz, fue considerado un loco por todos. En los años 90, la potencia de cálculo no era suficiente, el almacenamiento era escaso y la cantidad de datos aún menor. La gente se burlaba de las ideas de Geoffrey Hinton, considerándolas una fantasía.

Pero lo interesante es que él no se rindió. Fue cuestionado durante más de treinta años, burlado durante más de treinta años, y aún así persistió. Esto no es una historia motivacional, sino algo que realmente sucedió.

El punto de inflexión llegó. En 2012, el hardware de computación finalmente alcanzó el nivel necesario. Geoffrey Hinton lideró el equipo en la competencia ImageNet ILSVRC de reconocimiento de imágenes, donde su AlexNet ganó con una tasa de error 10% menor que la del segundo lugar. Es una de las competencias más prestigiosas en el campo de la visión por computadora. Una victoria, y el mundo empezó a tomar en serio el aprendizaje profundo.

¿Sabes qué es lo más impactante? Aquellos que antes se burlaban de él, de repente comenzaron a considerar a Geoffrey Hinton como un dios.

Mirando hacia atrás, la razón por la que pudo perseverar radica en dos insights. El primero es la posibilidad del aprendizaje no supervisado: el aprendizaje profundo puede descubrir patrones y regularidades ocultas en grandes cantidades de datos sin necesidad de etiquetas humanas. Esto es especialmente importante para procesar datos complejos y de alta dimensión como imágenes, voz y texto. El segundo es la capacidad de modelar funciones complejas: las redes neuronales pueden representar funciones con muchos parámetros, capturando relaciones profundas entre entrada y salida.

Estas ideas en su momento no podían ser verificadas, por lo que fueron ridiculizadas. Pero Geoffrey Hinton creía que, con suficiente tiempo y hardware adecuado, este camino sería correcto.

Ahora, el aprendizaje profundo se ha convertido en la base central de la inteligencia artificial, impulsando toda una era de inteligencia. De ser considerado un loco a ser venerado como un maestro, Geoffrey Hinton ha demostrado en treinta años que hacer lo correcto no es difícil; lo difícil es perseverar cuando nadie te reconoce.