La liberación del código fuente de AlexNet representa un evento de gran trascendencia en la evolución de la inteligencia artificial y marca un hito indiscutible para la comunidad tecnológica. En una colaboración inédita, el Computer History Museum, junto con Google, ha dado acceso al público a uno de los motores iniciales del revolucionario cambio hacia el deep learning que comenzó en 2012.
AlexNet, la innovadora red neuronal convolucional, fue desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton en la Universidad de Toronto. Su diseño fue la primera instancia exitosa que conjugó redes neuronales profundas, un vasto conjunto de datos etiquetados conocido como ImageNet, y la capacidad de procesamiento extraordinaria de las GPU de NVIDIA. Este conjunto de herramientas tecnológicas permitió que el modelo alcanzara niveles de precisión inimaginables hasta entonces, superando categóricamente los métodos existentes en el prestigioso concurso ImageNet de 2012.
El impacto de AlexNet no se limitó únicamente a los círculos académicos. Su llegada demostró que el aprendizaje profundo podía revolucionar la tecnología de punta a punta, desde la síntesis de voz hasta la generación de textos e imágenes y el desarrollo de modelos de lenguaje capaces de interactuar casi de manera humana. Estas innovaciones sentaron las bases para la creación de modelos avanzados como ChatGPT, del que Ilya Sutskever se convertiría en cofundador en OpenAI.
La publicación del código fuente, llevada a cabo tras extensas negociaciones entre CHM y Google, da acceso por primera vez al código original utilizado en el entrenamiento de AlexNet en 2012. Esto proporciona una valiosa oportunidad para que investigadores y entusiastas exploren el nacimiento de la inteligencia artificial moderna con una precisión informal que hasta ahora había faltado. Esta liberación también fomenta reflexiones cruciales sobre el futuro de la IA al tiempo que preserva su historia.
La liberación del código no está exenta de cuestiones éticas. Aunque AlexNet posibilitó avances significativos en medicina y otras áreas, también contribuyó al desarrollo de tecnologías controversiales, como los deepfakes y la generación automatizada de desinformación. Geoffrey Hinton, una de las mentes detrás de AlexNet y considerado un pionero del deep learning, dejó su posición en Google en 2023 para abogar contra una inteligencia artificial que pueda volverse incontrolable.
El código fuente liberado está ahora disponible para su descarga en el repositorio oficial del Computer History Museum en GitHub, proporcionando así una referencia inestimable para estudiantes, académicos, historiadores de la tecnología y profesionales del campo de la inteligencia artificial. Este evento no solo refuerza la importancia de comprender el pasado técnico, sino que también ofrece una base sólida para un futuro más equilibrado y consciente en el desarrollo de tecnologías avanzadas.
