Una mirada desde las ciencias naturales a la historia del aprendizaje automático neuronal
Expositor: Francisco Tamarit (UNC, FAMAF / CONICET, IFEG)Fecha: viernes 31 de octubre, 11:30 hs.
Resumen: La charla propone un recorrido por la evolución del aprendizaje automático neuronal desde la perspectiva de las ciencias naturales, y en particular, desde la física estadística de los materiales complejos. Más que una secuencia de innovaciones tecnológicas, se presentará una historia de ideas para intentar explicar cómo la física, la biología y la psicología confluyeron en la comprensión del aprendizaje como fenómeno emergente de un sistema complejo natural paradigmático: el cerebro.
Desde el descubrimiento de las neuronas por Ramón y Cajal hasta las redes profundas actuales, el desarrollo de las redes neuronales puede verse como una extensión natural de la física estadística al dominio del procesamiento inteligente de la información. En este marco se retomarán los aportes reconocidos por el Premio Nobel de Física 2021, otorgado, entre otros, a Giorgio Parisi por el estudio de sistemas desordenados y complejos, y el Premio Nobel de Física 2024, otorgado a John Hopfield y Geoffrey Hinton por haber sentado las bases teóricas del actual aprendizaje profundo, mostrando cómo ambos campos convergen en una misma pregunta fundamental: ¿cómo puede la inteligencia emerger de la autoorganización de la materia?
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