El Computer History Museum y Google publican como open source el código original de AlexNet, la red neuronal que en 2012 cambió para siempre el rumbo de la inteligencia artificial. Un legado histórico que hoy puede analizarse línea por línea.
Más de una década después de su impacto, AlexNet, la red neuronal convolucional que marcó el inicio de la era moderna del deep learning, ya tiene su código original disponible como software libre. La publicación ha sido posible gracias a la colaboración entre el Computer History Museum (CHM) y Google, y representa una oportunidad única para desarrolladores, investigadores y estudiantes que buscan entender las raíces técnicas de la inteligencia artificial actual.
La red, desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton en la Universidad de Toronto, demostró por primera vez que una arquitectura basada en redes neuronales profundas podía superar a los métodos clásicos de visión por computador en tareas complejas de clasificación de imágenes. Su victoria en el concurso ImageNet en 2012 marcó un antes y un después en el desarrollo de modelos entrenables a gran escala.
¿Qué tiene de especial AlexNet?
Desde el punto de vista del desarrollo, AlexNet representa la primera integración efectiva de tres elementos clave: grandes volúmenes de datos etiquetados (ImageNet), entrenamiento en paralelo con GPU mediante CUDA, y una arquitectura de red profunda basada en convoluciones. Todo esto se ejecutó en un entorno que hoy suena anecdótico: un ordenador doméstico con dos tarjetas gráficas NVIDIA, en el dormitorio del propio Krizhevsky.
El código liberado, escrito en Python y con soporte para CUDA, incluye también los archivos de parámetros entrenados, tal y como se utilizaron en la versión de 2012. Aunque han existido muchas implementaciones de AlexNet en frameworks modernos como PyTorch o TensorFlow, esta es la primera vez que se publica el código original histórico, exactamente como se usó para lograr la hazaña.
Qué pueden aprender los programadores
Para desarrolladores y expertos en IA, revisar el código original de AlexNet es un ejercicio didáctico excepcional. Aunque hoy día los modelos han evolucionado hacia arquitecturas como Transformers, la estructura de AlexNet sigue siendo un excelente punto de partida para comprender:
- Cómo se implementan y conectan las capas convolucionales y de pooling.
- La lógica detrás del uso de ReLU como función de activación.
- El uso de técnicas como el dropout para reducir el sobreajuste.
- La gestión del entrenamiento en múltiples GPUs.
- La importancia del preprocesamiento de datos en grandes volúmenes de imágenes.
Además, permite observar cómo se estructuraban los proyectos de deep learning antes del auge de los frameworks modernos. Krizhevsky desarrolló su propio motor CUDA para la red, llamado cuda-convnet, una hazaña técnica que hoy sería impensable sin bibliotecas de alto nivel.
El legado de AlexNet en el desarrollo de IA
Muchos de los avances que hoy vemos en generación de imágenes, texto, síntesis de voz o modelos de lenguaje masivo se apoyan sobre el éxito inicial de AlexNet. Su publicación en open source no solo sirve como referencia técnica, sino también como hito histórico para la comunidad desarrolladora. De hecho, el paper original ha sido citado más de 172.000 veces, y muchos de sus autores están detrás de proyectos como ChatGPT o Safe Superintelligence.
El código está disponible en GitHub:
🔗 github.com/computerhistory/AlexNet-Source-Code
¿Por qué importa esto hoy?
Revisar este tipo de software permite a la comunidad programadora comprender cómo se resolvieron los problemas de rendimiento, escalabilidad y entrenamiento en un momento en que los recursos eran limitados. También deja en evidencia cómo la innovación no siempre depende de infraestructuras sofisticadas, sino de talento, curiosidad y persistencia técnica.
AlexNet no fue el primer modelo con redes neuronales profundas, pero sí el primero que logró demostrar en la práctica su potencial transformador. Hoy, cualquier persona con conocimientos de programación puede estudiar ese código, reproducirlo, adaptarlo o simplemente entender mejor de dónde viene gran parte del software que usamos —o entrenamos— cada día.
Una lección clave para quienes desarrollan tecnología: a veces, el siguiente gran salto empieza con un par de GPUs y un algoritmo bien diseñado.
Fuente: Revista cloud y computer history museum
