Historias de la IA: Los padrinos
En una entrada anterior, presentábamos a los llamados padres fundadores de la Inteligencia Artificial, pero esta tiene también otros importantes investigadores a los que se les conoce como “los padrinos de la IA”.
Los así apodados padrinos de la IA son Geoffrey Hinton, Yann LeCun y Yoshua Bengio. El apodo es debido a la investigación pionera que desarrollaron en redes neuronales, que han permitido el desarrollo actual de la IA. Vamos a describir brevemente su trabajo que ha dado lugar a esa consideración.
Geoffrey Everest Hinton, nacido en 1947, es un reconocido científico británico. Se le considera de hecho como el padre del machine learning. En 2024 recibió el Premio Nobel de Física junto a John Hopfield. Es destacable su renuncia en Google al considerar los peligros a los que nos está llevando la inteligencia artificial, lo que debería hacernos pensar. Sus aportaciones a la IA son innumerables, destacando por ejemplo el Algoritmo de retropropagación, junto con David Rumelhart y Ronald Williams. Este algoritmo permite aprender a las redes, y es considerado uno de los mayores avances para el entrenamiento de las redes neuronales. Como curiosidad digamos que Hinton es descendiente del lógico George Boole. Entre sus logros, están el Premio Nobel de Física en 2024, y el Premio A. M. Turing en 2018 (compartido precisamente con LeCun y Bengio).
Yann André Le Cun, nacido el 8 de julio de 1960) es un informático franco-estadounidense, actualmente profesor de Informática Jacob T. Schwartz en el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York. Ocupó el cargo de científico jefe de IA en Meta Platforms antes de marcharse para trabajar en su propia empresa. Su trabajo se ha centrado en el reconocimiento óptico de caracteres y la visión artificial mediante redes neuronales convolucionales, entre otros muchos logros. Por ejemplo, LeCun fue pionero en la aplicación de la optimización basada en gradientes a arquitecturas neuronales complejas, desarrollando técnicas que hicieron que el entrenamiento de redes convolucionales profundas resultara práctico y eficiente.
Yoshua Bengio, nacido en 1964, es un informático franco-canadiense, doctorado en la Universidad McGill en 1991, trabajó posteriormente en la Universidad de Montreal, donde fundó el Instituto de Montreal para los Algoritmos de Aprendizaje (MILA), y del que fue su director científico hasta 2025. Como en el caso de Hinton, Bengio declaró en una entrevista con la BBC que se sentía «perdido» respecto a la obra de su vida, y manifestó su preocupación por la posibilidad de que «malintencionados» se hicieran con el control de la IA, sobre todo a medida que esta se vuelve más sofisticada y potente. Abogó por una mejor regulación, el registro de productos, la formación en materia de ética y una mayor implicación de los gobiernos en el seguimiento y la auditoría de los productos de IA.
Iremos en nuevas entradas dando a conocer a más investigadores de la IA, pero señalemos que estos tres a los que hoy presentamos han coincidido en otro importante galardón concedido en España; en 2022, recibieron el Premio Princesa de Asturias en la categoría de «Investigación Científica», junto con Demis Hassabis.
_____________
Manuel de León (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias, Real Academia Galega de Ciencias, Presidente del ICM2006 Madrid y miembro del Comité Ejecutivo de IMU (2007-2024) y del Comité Ejecutivo del ISC (2014-2018). Web: https://www.manueldeleon.es/
Thanks for sharing this detailed post. As digital content creation shifts, the new wave of AI video generation tools is becoming impossible to ignore. I am currently monitoring the progress of top-tier models like HappyHorse here: https://happyhorseapp.com
Thanks for sharing. This post is very helpful.
I use AI to build a mangatranslator
AI help us a lot. Thanks for sharing.
If you want to write smut story, you can use this AI smut Writer
Great post.
Anyone want to try this Cloth off
Prompt skill is key to AI. Checkout this PromptLibrary
Este es un gran resumen sobre los pilares del deep learning. Es impactante ver cómo los mismos «padrinos» de la IA —Hinton, LeCun y Bengio— ahora lideran la conversación sobre la ética y la seguridad de sus propias creaciones. Sus aportaciones no solo cambiaron la tecnología, sino que nos obligan a repensar nuestro futuro.
Tip de productividad:
Si sigues estas historias de la IA a través de vídeos y conferencias, puedes usar ScriptMind para convertir contenido de YouTube o TikTok en artículos estructurados.
Thanks for sharing these resources. If anyone is diving deep into the Kling AI ecosystem, you might want to check out https://www.kling2-6.com as well.
Thank you for this tribute to the godfathers of AI. Their work has changed so many lives — including mine.
As someone who is not a programmer, I was able to build and launch my own website with the help of AI: a retro square face generator inspired by classic Japanese Flash culture. No way I could have done this without modern AI.
Grateful for the pioneers who made all of this possible.
Vaya, Geoffrey Hinton es descendiente del lógico George Boole y dejó Google por su preocupación por la IA. Nunca lo hubiera imaginado. Me recuerda a como el gemini watermark remover actúa de manera local, protegiendo nuestra privacidad.
Me fascina saber que Geoffrey Hinton renunció a Google por preocupaciones éticas sobre la IA. Es como encontrar el mejor X Video Download para Twitter, ¿pero estamos pensando en las consecuencias mientras tomamos un café? ¡Qué dilema!
Vaya, no sabía que Geoffrey Hinton renunció a Google debido a los peligros de la inteligencia artificial. ¿Y qué me dices de paypalfeecalculator? Seguro que muchos lo hemos usado sin darnos cuenta de cuánto nos ahorramos. ¡Esas herramientas se vuelven indispensables cuando menos lo esperas!
Es inspirador leer sobre los pioneros de la IA. Usar herramientas como EditPal para editar imágenes con IA demuestra cómo sus avances nos empoderan creativamente, pero siempre debemos considerar la ética.
Muy interesante reflexión. Me parece especialmente relevante cómo el artículo plantea la necesidad de ir más allá de una visión puramente técnica de las matemáticas y acercarlas a su dimensión más humana y conceptual.
Muchas veces se perciben como algo abstracto o distante, cuando en realidad forman parte esencial de cómo entendemos el mundo y tomamos decisiones en una sociedad cada vez más basada en datos. Como también se señala en otros debates sobre educación matemática, la conexión con la realidad y la motivación del estudiante son claves para cambiar esa percepción .
Creo que iniciativas que combinan tecnología y experiencia práctica pueden ayudar en este sentido. Por ejemplo, herramientas visuales e interactivas como https://www.ailabtools.com/
muestran cómo la inteligencia artificial puede hacer más accesibles ciertos procesos complejos, acercando la tecnología (y en parte las matemáticas que hay detrás) a un público más amplio.
Gracias por compartir este tipo de contenidos, hacen falta más espacios así para reflexionar sobre el papel real de las matemáticas hoy.
Interesante reflexión, especialmente la forma en que se explican los conceptos de manera accesible sin perder profundidad. Me gusta cuando temas complejos se presentan así, porque facilita mucho conectar teoría con aplicaciones prácticas.
Hoy en día, incluso fuera de las matemáticas, vemos algo similar: herramientas que simplifican procesos complejos para el usuario final. Por ejemplo, en edición visual, ya existen soluciones bastante intuitivas donde puedes probar cambios en segundos sin conocimientos técnicos.
I recently came across a simple tool where you can upload a portrait and instantly apply different styles — try soft, volume, and cat-eye lash styles for beauty edits and social content. It’s interesting how something like an eyelash filter / AI eyelash / eyelash extensions / AI eyelash filter / virtual eyelash extension can be handled directly in the browser now:
https://www.ailabtools.com/eyelash-filter
En cierto modo, es el mismo principio: hacer accesible algo que antes requería mucho más conocimiento o tiempo.