¿Cuándo nació la inteligencia artificial? No hay un momento concreto. Como todas las tecnologías rompedoras, desde el teléfono a Internet, es la suma de muchos descubrimientos de muchas personas.
Uno de los momentos clave fue la creación de AlexNet, en 2012: el primer ejemplo de aprendizaje profundo (deep learning). Se considera el nacimiento de la inteligencia artificial moderna. Y ahora puedes descargar su código fuente, para examinarlo o aplicarlo donde tú quieras.
Es una iniciativa del Museo de Historia de la Informática (CHM), que ha tardado cinco años en convencer a Google de que lo libere, y en encontrar el código fuente exacto que marca el nacimiento de la IA moderna.
AlexNet, la semilla del aprendizaje profundo
AlexNet fue desarrollada en 2012 por los entonces estudiantes de posgrado de la Universidad de Toronto, Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, y su profesor asesor Geoffrey Hinton.
Curiosamente, aunque AlexNet fue creada por estos estudiantes, quien se llevó el Premio Nobel en 2024 fue Geoffrey Hinton, por sus contribuciones a la IA desde los años 80 del pasado siglo. Cuando le preguntan sobre el tema, dice en tono jocoso: “Ilya pensó que debíamos hacerlo, Alex hizo que funcionara y yo me llevé el Premio Nobel”.
¿Por qué es tan importante AlexNet? En 2012, la inteligencia artificial de la época ya podía hacer cosas como encontrar objetos dentro de fotos, pero exigía un entrenamiento guiado por un experto, que le dice a la IA qué tiene que buscar, y cuándo lo hace bien o mal.
Alex Krizhevsky y compañía consiguieron, con AlexNet, crear la primera IA que usa aprendizaje profundo. Esto significa que aprende ella sola a identificar objetos dentro de fotos, sin que nadie se lo diga.
Era infinitamente más rápida e infinitamente más precisa, con menos fallos, que todo lo que existía hasta el momento. Con la ventaja de que no requería intervención humana, así que podía entrenarse mucho más rápido.
En realidad, lo que hicieron estos pioneros es coger tres tecnologías que ya existían de forma independiente, y ponerlas a trabajar al mismo tiempo: redes neuronales profundas, bases de datos con millones de imágenes, y GPUs.
AlexNet, que recibe el nombre de su programador, Alex Krizhevsky, estaba formada por varias capas de redes neuronales profundas que aprenden características visuales cada vez más complejas.
Estas redes profundas podían descubrir automáticamente patrones a distintos niveles de abstracción: desde siluetas sencillas en las primeras capas, hasta detalles de objetos en las capas más profundas.
Por ejemplo, las primeras capas distinguen formas básicas, como puede ser la diferencia entre un árbol y un gato. Para rasgos más detallados, como el tipo de pelo o la raza, se pasa la información a las capas más profundas.
Para que todo esto funcionase se requería una gran potencia de cálculo. Alex Krizhevsky decidió usar una tarjeta gráfica, así que este es el origen de que las GPU de NVIDIA sean ahora los chips de IA más usados, y la compañía de Jensen Huang se haya convertido en una de las más ricas del mundo.
Aunque AlexNet se desarrolló para reconocer imágenes, su algoritmo de aprendizaje profundo comenzó a usarse para todo: reconocimiento de voz, modelos de lenguaje, generación de imágenes, etc.
Intuyendo las inmensas posibilidades del deep learning, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton formaron la empresa DNNresearch Inc… que fue comprada por Google apenas unos meses después, en 2013.
Si te preguntas cómo Google, Amazon, Meta o Microsoft han llegado a dominarlo todo, aquí tienes un buen ejemplo: cualquier tecnología revolucionaria que surge, la compran al instante e impiden que se convierta en competencia.
Pero ninguno de ellos sigue en la compañía. Ilya cofundó OpenAI en 2015, y trabaja en ChatGPT. Alex abandonó Google en 2017 para trabajar en Dessa, y Geofrey lo hizo en 2023 con un propósito muy diferente: denunciar los peligros de la IA, debido a las pocas medidas de seguridad de las tecnológicas, en donde lo único que importa es ganar.
AlexNet ya es historia de la informática, porque supone el nacimiento de la IA moderna. Y ahora puedes descargar gratis su código fuente en GitHub, gracias a la iniciativa del Museo de Historia de la Informática, que ha convencido a Google de que lo libere.
Su utilidad hoy en día es limitada, porque ha sido muy superado. Pero estudiar el código fuente de AlexNet es como leer la primera edición de El Quijote, o examinar el interior del primer ordenador: en esas líneas de código está la chispa de la vida de la inteligencia artificial moderna, que está cambiando el mundo. Para bien o para mal, aún está por ver.
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