La liberación del código fuente de AlexNet, hito que marcó la era del aprendizaje profundo, representa un momento significativo en la historia de la inteligencia artificial. En un esfuerzo conjunto, el Computer History Museum y Google han hecho público este código, otorgándolo como software libre para propósitos académicos e históricos, permitiéndonos asomarnos al epicentro de una revolución tecnológica.
AlexNet, creada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton en la Universidad de Toronto, ha sido un parteaguas en el ámbito de la inteligencia artificial. Su participación en el concurso ImageNet de 2012 demostró la eficacia del aprendizaje profundo, superando notablemente a métodos tradicionales en tareas de reconocimiento de imágenes. Esta red neuronal convolucional no solo innovó en su enfoque, sino que también utilizó la potencia de las GPU de NVIDIA programadas con CUDA, mostrando cómo la sinergia entre redes neuronales profundas, grandes volúmenes de datos y capacidad de cálculo puede redefinir límites tecnológicos.
El código de AlexNet, desarrollado con meticulosidad en un ordenador doméstico equipado con tarjetas gráficas, no es simplemente un avance técnico, sino que allanó el camino para aplicaciones modernas que van desde la síntesis de voz hasta modelos como ChatGPT. Su designación en el documento «ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks», que ha recibido más de 172.000 citas, confirma su influencia profunda en el desarrollo de la tecnología actual.
Este gesto de liberación, cuidadosamente trabajado por CHM y Google desde 2020, es un paso crucial en la preservación del legado digital. Por primera vez, el código original está disponible, ofreciendo a la comunidad un acceso sin precedentes al software auténtico que inició una nueva era en la inteligencia artificial. Esta acción no solo facilita el estudio y entendimiento del progreso tecnológico, sino que también subraya la importancia de mantener registros históricos digitales cuyo impacto ha transformado nuestra realidad.
No obstante, junto con los logros, AlexNet también ha planteado retos éticos significativos. La facilidad para generar deepfakes, implementar vigilancia automática y crear desinformación son algunas de las consecuencias inadvertidas de esta tecnología. Geoffrey Hinton, co-creador de AlexNet, ha expresado precauciones sobre los peligros de una inteligencia artificial sin control, habiendo dejado Google en 2023 para abordar estas preocupaciones.
Ahora accesible en el repositorio oficial del Computer History Museum en GitHub, el código de AlexNet está disponible para estudiantes, investigadores y entusiastas que buscan comprender los orígenes de una tecnología que ha moldeado nuestra era digital. Es un recordatorio de que el entendimiento del pasado nos equipa mejor para construir un futuro donde la tecnología avance con ética y responsabilidad.
