06.10.2026 · Signal Titans Editorial
Paisajes de energía y espines aleatorios: cómo la física sentó las bases de las redes neuronales
Cómo la física teórica y las matemáticas de los vidrios de espín sentaron las bases de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje automático.
En 1980, el físico teórico John Hopfield aceptó una cátedra de química y biología en el Instituto de Tecnología de California (Caltech). Antes de su traslado a Caltech, Hopfield pasó varios años en Bell Labs colaborando con el físico teórico Philip Anderson. Anderson investigaba materiales magnéticos desordenados conocidos como vidrios de espín, en los que los momentos magnéticos, o espines, de los átomos individuales se orientan en direcciones aleatorias en lugar de alinearse de forma uniforme. Esta aleatoriedad microscópica generaba complejas inestabilidades matemáticas, lo que convertía a los vidrios de espín en un tema notoriamente difícil dentro de la física de la materia condensada. Hopfield absorbió las descripciones matemáticas desarrolladas por Anderson sobre cómo interactuaban estos espines atómicos contrapuestos bajo restricciones físicas.
Mapear paisajes de energía a la memoria
Ya en Caltech, Hopfield comprendió que las matemáticas que describían las interacciones de los espines atómicos podían resolver una pregunta fundamental sobre la inteligencia: cómo recuperan memorias asociativas las redes distribuidas. La informática convencional recuperaba la información almacenada mediante direcciones numéricas fijas. Hopfield, en cambio, diseñó una red de neuronas artificiales en la que los recuerdos se codificaban mediante la intensidad de las conexiones entre sus componentes. El físico describió el proceso de recuperación de patrones comparándolo con una bola que rueda por un relieve de cumbres y valles frenada por la fricción. Al recibir una versión incompleta o distorsionada de un patrón —un proceso similar a reconocer a una persona a partir de una imagen fragmentada—, la red actualizaba sus conexiones de manera iterativa hasta asentarse en un valle de baja energía, reconstruyendo con éxito el estado recordado completo.
De trayectorias físicas a probabilidades
Geoffrey Hinton asistió a una de las conferencias de Hopfield sobre redes neuronales y advirtió que la arquitectura podía ampliarse mediante la física estadística. Mientras que la red de Hopfield recuperaba estados almacenados específicos descendiendo por valles de energía, Hinton buscaba un mecanismo para aprender las propiedades estadísticas generales de los datos. Para ello se inspiró en el físico del siglo XIX Ludwig Boltzmann, cuyos trabajos en mecánica estadística calculaban la probabilidad de que un sistema físico ocupe distintos estados de energía a una temperatura determinada. Junto a Terrence Sejnowski y otros investigadores, Hinton desarrolló la máquina de Boltzmann. En lugar de evocar recuerdos aislados, esta red ajustaba la fuerza de sus conexiones para aprender la distribución de probabilidad subyacente a un conjunto de datos. Como modelo generativo inicial, era capaz de identificar características recurrentes, completar detalles ausentes y sintetizar nuevos ejemplos de un patrón.
El reconocimiento a la física del aprendizaje automático
El salto conceptual desde las ecuaciones de los vidrios de espín y la termodinámica hasta el aprendizaje computacional necesitó décadas para madurar en aplicaciones de uso generalizado. Durante años, la intersección entre la física y la inteligencia artificial se consideró un campo marginal. Esa percepción cambió de forma drástica en octubre de 2024, cuando la Real Academia de las Ciencias de Suecia concedió el Premio Nobel de Física a John Hopfield y Geoffrey Hinton. El comité del Nobel destacó sus descubrimientos e invenciones fundamentales que hicieron posible el aprendizaje automático mediante redes neuronales artificiales, y señaló que estos modelos físicos se han vuelto indispensables en diversas disciplinas científicas, incluida la física de la materia condensada para el diseño de nuevos materiales con propiedades atómicas específicas.
El vínculo entre la termodinámica y la informática moderna
La transferencia multidisciplinaria de la física de los vidrios de espín y la mecánica estadística del siglo XIX ofreció la estructura fundamental para los sistemas modernos de inteligencia artificial. En la actualidad, los paisajes de energía trazados por primera vez por Hopfield y las máquinas probabilísticas formuladas por Hinton impulsan herramientas computacionales que procesan lenguaje natural, predicen estructuras complejas de proteínas y revelan patrones estadísticos ocultos en inmensos conjuntos de datos científicos.
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