Tomáš Mikolov es un informático checo que, en 2012, se hizo una pregunta aparentemente simple: ¿puede una computadora aprender que las palabras tienen significado, y no solo sonido? La respuesta que encontró, junto a sus colegas en Google Brain, cambiaría el procesamiento del lenguaje natural para siempre. Lo hizo sin un equipo enorme, sin decenas de papers de respaldo, y con una idea que al principio muchos no supieron cómo valorar.
En 2013 publicó Word2Vec: una técnica que convierte palabras en vectores numéricos de forma que las palabras con significados similares quedan cerca una de otra en el espacio matemático. La demostración que dejó a todos sin palabras fue esta ecuación: "rey" - "hombre" + "mujer" = "reina". Una máquina que nunca había "entendido" nada de pronto parecía razonar sobre el lenguaje. El paper fue rechazado inicialmente en una conferencia importante, pero circuló en arXiv y se convirtió en uno de los trabajos más citados en la historia del aprendizaje automático, con más de 52,000 citas. En 2023, diez años después, recibió el Premio Test of Time de NeurIPS, que reconoce exactamente eso: ideas que siguen dando forma al campo una década más tarde.
Después de Google Brain, Mikolov se mudó a Facebook AI Research (FAIR), donde en 2016 cofirmó fastText, una extensión que también representa la morfología de las palabras y funciona en 157 idiomas. Luego regresó a su República Checa natal para investigar en el Instituto Checo de Informática, Robótica y Cibernética (CIIRC), y en 2024 cofundó BottleCap AI en Praga, donde trabaja hoy en modelos de razonamiento eficientes que apuestan por la innovación arquitectónica sobre la escala bruta.
La lección de Mikolov es sobre la elegancia de las ideas simples. Word2Vec no era el modelo más grande ni el más complicado: era una intuición clara sobre cómo capturar el significado de una palabra por la compañía que tiene en el texto. Cada vez que le escribes a un modelo de lenguaje y este "entiende" lo que quieres, hay un eco de esa idea trabajando por debajo. A veces la revolución no llega con miles de GPUs, sino con una ecuación que hace que todos digan: ¿por qué no lo pensamos antes?
Enlaces oficiales de Tomas Mikolov, El hombre que les enseñó a las máquinas a entender palabras
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