Нобелівську премію з фізики здобули дослідники, що допомогли закласти основи сучасного ШІ
Нобелівський комітет обрав лауреатів у галузі фізики. Ними стали Джон Дж. Гопфілд та Джеффрі Е. Гінтон, повідомили у Фонді Нобеля. Нагороду їм присудили за машинне навчання за допомогою штучних нейронних мереж.
Про особливості внеску вчених пише The Guardian.
Натхненні роботою мозку, Джон Гопфілд, американський почесний професор Прінстонського університету, і Джеффрі Гінтон, британо-канадський почесний професор Торонтського університету, створили штучні нейронні мережі, які зберігають і витягують спогади, як людський мозок, і навчаються на основі інформації, що надходить до них.
76-річний Гінтон, якого часто називають «хрещеним батьком штучного інтелекту», потрапив у заголовки газет минулого року, коли звільнився з Google і попередив про небезпеку того, що машини можуть перехитрити людину.
Новаторська робота вчених розпочалася у 1980-х роках і продемонструвала, як комп'ютерні програми, що спираються на нейронні мережі та статистику, можуть стати основою для цілої галузі, яка проклала шлях до швидкого і точного перекладу мов, систем розпізнавання облич та генеративного ШІ, що лежить в основі таких чат-ботів, як ChatGPT, Gemini і Claude.
91-річний Гопфілд здобув нагороду за створення «асоціативної пам'яті, яка може зберігати й реконструювати зображення та інші типи патернів у даних», а Гінтон винайшов метод, який може «самостійно виявляти властивості в даних», що є важливою особливістю великих штучних нейронних мереж, які використовуються сьогодні.
У 1982 році Гопфілд створив нейронну мережу, яка зберігала зображення та іншу інформацію у вигляді шаблонів, імітуючи спосіб зберігання спогадів у мозку. Мережа була здатна згадувати зображення, коли її підказували схожі патерни, подібно до ідентифікації пісні, почутої лише на короткий час у галасливому барі.
Гінтон спирався на дослідження Гопфілда, включивши ймовірності в багатошарову версію нейронної мережі, що призвело до створення програми, яка могла розпізнавати, класифікувати і навіть генерувати зображення після того, як їй було подано навчальний набір зображень.
Переможці, оголошені Шведською королівською академією наук у Стокгольмі, розділили між собою приз у розмірі 11 млн шведських крон за «фундаментальні відкриття та винаходи, які уможливлюють машинне навчання за допомогою штучних нейронних мереж».
Еллен Мунс, голова Нобелівського комітету з фізики, сказала: «Ці штучні нейронні мережі використовуються для просування досліджень у таких різних галузях фізики, як фізика елементарних частинок, матеріалознавство та астрофізика. Вони також стали частиною нашого повсякденного життя, наприклад, у розпізнаванні облич і перекладі мов».
Професор Майкл Вулдрідж, комп'ютерний науковець з Оксфордського університету, сказав, що нагорода відображає глибокий вплив ШІ. «Ця нагорода є показником того, наскільки сильно ШІ трансформує науку, – сказав він. – Успіх нейронних мереж у цьому столітті дозволив аналізувати дані способами, які неможливо було уявити на рубежі століть. Жодна частина наукового світу не залишилася незмінною завдяки ШІ: ми перебуваємо у визначному моменті наукової історії, і чудово бачити, що академія визнає це».
НАтомість професорка Венді Холл, комп'ютерна науковиця з Саутгемптонського університету та радниця ООН з питань ШІ, сказала, що була здивована нагородою. «Нобелівської премії з комп'ютерних наук не існує, тому це цікавий спосіб її створення, але це здається трохи перебільшенням», – сказала вона.
«Очевидно, що штучні нейронні мережі мають глибокий вплив на дослідження в галузі фізики, але чи справедливо стверджувати, що вони самі по собі є результатом досліджень у галузі фізики?» – додала вона.
