El impulsor del aprendizaje profundo de las máquinas, Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento

El trabajo de Hinton, catedrático de Ciencias de la Computación de la Universidad de Toronto e investigador de Google, ha sido "pionero y profundamente influyente" para lograr que las máquinas sean capaces de aprender y desempeñar tareas complejas por sí mismas, según el fallo del jurado.

El investigador se ha inspirado en el funcionamiento del cerebro humano para desarrollar redes neurales artificiales, que son capaces de procesar grandes cantidades de datos y aprender por sí mismas a clasificar y gestionar la información.

Sus avances en aprendizaje automático ("machine learning") e inteligencia artificial, desarrollados a partir de la pregunta "¿cuáles son los fundamentos del aprendizaje humano y cómo pueden aplicarse a las máquinas?", han tenido una huella importante en el desarrollo de aplicaciones informáticas.

Las redes neurales están detrás de los algoritmos más exitosos de reconocimiento del habla y de imágenes, así como de procesamiento de lenguaje natural, ha explicado el secretario del jurado y director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del CSIC, Ramón López de Mantarás.

Asimismo, han contribuido a la creación de asistentes personales como Siri o Alexa, al impulso del coche autónomo, al diseño de máquinas que interpretan imágenes médicas para detectar enfermedades y al desarrollo por ordenador de nuevos fármacos.