Discurso de aceptación: XII Premios Fronteras del Conocimiento en Tecnologías de la Información y la Comunicación

Discurso de aceptación de Vladimir Vapnik, Premio Fronteras del Conocimiento en Tecnologías de la Información y la Comunicación 2019, galardonado junto a Isabelle Guyon y Bernhard Schölkopf por sus contribuciones fundamentales al aprendizaje automático. Sus investigaciones sentaron las bases matemáticas de los sistemas capaces de aprender a partir de ejemplos y dieron lugar al desarrollo de las máquinas de vectores soporte, una herramienta esencial para el reconocimiento de patrones y la clasificación de datos en inteligencia artificial.

Vapnik repasa la evolución de la inteligencia artificial desde los primeros modelos de redes neuronales hasta el desarrollo de la teoría matemática del aprendizaje. Explica las diferencias entre la capacidad de generalización de las máquinas y la inteligencia humana, destacando el papel de las ideas abstractas, denominadas predicados, para aprender a

Discurso de aceptación de Vladimir Vapnik, Premio Fronteras del Conocimiento en Tecnologías de la Información y la Comunicación 2019, galardonado junto a Isabelle Guyon y Bernhard Schölkopf por sus contribuciones fundamentales al aprendizaje automático. Sus investigaciones sentaron las bases matemáticas de los sistemas capaces de aprender a partir de ejemplos y dieron lugar al desarrollo de las máquinas de vectores soporte, una herramienta esencial para el reconocimiento de patrones y la clasificación de datos en inteligencia artificial.

Vapnik repasa la evolución de la inteligencia artificial desde los primeros modelos de redes neuronales hasta el desarrollo de la teoría matemática del aprendizaje. Explica las diferencias entre la capacidad de generalización de las máquinas y la inteligencia humana, destacando el papel de las ideas abstractas, denominadas predicados, para aprender a partir de pocos ejemplos. A través de referencias a la literatura, la filosofía de Platón y las matemáticas, plantea que el futuro del aprendizaje automático pasa por comprender no solo los algoritmos, sino también la propia naturaleza de la inteligencia.