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Terry Sejnowski

Leyenda de la IA · Neurocientífico computacional · Salk Institute / UC San Diego

Terry Sejnowski

El puente entre el cerebro y la máquina

30 de julio de 2026

Hay personas que hacen historia sin que casi nadie se entere en el momento. Terry Sejnowski es una de ellas. Este físico convertido en neurocientífico pasó décadas preguntándose si era posible que una máquina aprendiera a pensar de verdad, al igual que lo hace el cerebro humano. Era la década de 1980, las redes neuronales estaban técnicamente vivas pero prácticamente abandonadas, y la mayoría del campo de la inteligencia artificial apostaba por otra cosa. Sejnowski no cambió de apuesta.

En 1985, junto a Geoffrey Hinton, inventó la Máquina de Boltzmann: la primera arquitectura de red neuronal con múltiples capas capaz de aprender representaciones del mundo a partir de datos. Ese mismo año, Sejnowski presentó NETtalk, un programa que aprendía a leer texto en voz alta solo con entrenamiento, sin reglas programadas. En una demostración pública, se escuchó a la red garabatear sonidos sin sentido, luego palabras, luego frases. El auditorio quedó en silencio. Era 1986 y una máquina acababa de aprender a hablar.

Desde el Salk Institute for Biological Studies en La Jolla, California, Sejnowski lleva más de cuatro décadas construyendo el puente entre la neurociencia y la inteligencia artificial. Es Catedrático Francis Crick del Salk, profesor en UC San Diego, y director del Laboratorio de Neurobiología Computacional. Fundó en 1989 la revista Neural Computation, que publica el MIT Press, y fue presidente de la Fundación NeurIPS, la que organiza la conferencia de IA más influyente del mundo. Sus premios incluyen el Premio Gruber de Neurociencia (2022) y el Brain Prize (2024, considerado el "Nobel de las neurociencias"), además de membresías en la Academia Nacional de Ciencias y la Academia Nacional de Ingeniería de Estados Unidos.

Para mí, la lección de Sejnowski es sobre la paciencia de creer. Trabajó en ideas que nadie quería financiar durante años, y hoy esas ideas son el motor de los modelos de lenguaje como Claude, de los sistemas de reconocimiento de imágenes, de casi todo lo que llamamos IA. Cuando usas un asistente de IA para organizar tu trabajo o aprender algo nuevo, hay una deuda silenciosa con un físico curioso que se empeñó en escuchar lo que el cerebro tenía que enseñarle a la computadora.


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