Нобелівську премію з фізики отримали два “батьки-засновники” штучного інтелекту

Нобелівську премію з фізики отримали два "батьки-засновники" штучного інтелекту

Лауреатами Нобелівської премії з фізики 2024 року стали Джон Хопфілд і Джеффрі Хінтон. Нобелівський комітет присудив їм престижну нагороду “за фундаментальні відкриття та винаходи, які уможливили машинне навчання за допомогою штучних нейронних мереж”. Їхня робота мала вирішальне значення для розвитку штучного інтелекту. Премія становить 11 мільйонів шведських крон (близько 1 мільйона доларів США на момент публікації), які будуть розділені порівну між двома лауреатами.

Назва “штучний інтелект” (ШІ), коли йдеться про сучасні технології, є дещо неправильною – ці алгоритми не є по-справжньому “розумними” так само, як людина. Скоріше, вони мають здатність навчатися і видавати результати, використовуючи статистичний аналіз на основі матеріалу, з яким вони пройшли навчання.

Ці алгоритми часто створюються за допомогою штучних нейронних мереж. Як випливає з назви, вони були натхненні мозком. Вони мають вузли, схожі на синапси, і так само, як і наш мозок, ці вузли можна зробити сильнішими або слабшими, і їх можна тренувати.

Читайте також:  Марс зникне з небосхилу Землі на два тижні, у NASA назвали причину

Лауреати провели фундаментальну роботу з розробки штучних нейронних мереж протягом останніх чотирьох десятиліть. Мережа Гопфілда була розроблена для збереження та відтворення шаблонів і може бути використана для пошуку найближчої відповідності між двома зображеннями. Хінтон використав мережу Хопфілда, щоб зробити крок вперед. Використовуючи свою машину Больцмана, він зміг використати мережу для розпізнавання шаблону або навіть для створення нового шаблону на основі шаблонів, на яких вона була навчена.

“Робота лауреатів вже принесла величезну користь. У фізиці ми використовуємо штучні нейронні мережі в широкому спектрі областей, таких як розробка нових матеріалів зі специфічними властивостями”, – сказала під час прес-конференції Еллен Мунс, голова Нобелівського комітету з фізики.

Наукові застосування алгоритмів машинного навчання дуже широкі: від розпізнавання хвороб до того, як вони стануть небезпечними і смертельними, до швидкої і послідовної класифікації величезних обсягів даних. Більшість публічних розмов про ШІ зосереджені на комерційній стороні, їхньому впливі на навколишнє середовище (наприклад, використання води і тривожний вуглецевий слід) і поширенні фальшивих зображень – але тут також є багато хорошого потенціалу.

Читайте також:  Фізики визначили ідеальну стратегію для дитячих гойдалок