Królewska Szwedzka Akademia Nauk postanowiła przyznać Nagrodę Nobla w dziedzinie fizyki 2024 Johnowi J. Hopfieldowi i Geoffreyowi E. Hintonowi.
Otrzymali ją „za fundamentalne odkrycia i wynalazki, które umożliwiają uczenie maszynowe za pomocą sztucznych sieci neuronowych”.
Wytrenowali sztuczne sieci neuronowe, wykorzystując fizykę
Dwóch tegorocznych laureatów Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki wykorzystało narzędzia z fizyki do opracowania metod, które są podstawą dzisiejszego potężnego uczenia maszynowego. John Hopfield stworzył pamięć asocjacyjną, która może przechowywać i rekonstruować obrazy i inne rodzaje wzorców w danych. Geoffrey Hinton wynalazł metodę, która może autonomicznie znajdować właściwości w danych, a tym samym wykonywać zadania, takie jak identyfikacja określonych elementów na obrazach.
Kiedy mówimy o sztucznej inteligencji, często mamy na myśli uczenie maszynowe z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Ta technologia została pierwotnie zainspirowana strukturą mózgu. W sztucznej sieci neuronowej neurony mózgu są reprezentowane przez węzły o różnych wartościach. Węzły te wpływają na siebie nawzajem poprzez połączenia, które można porównać do synaps i które można wzmocnić lub osłabić. Sieć jest trenowana, na przykład poprzez rozwijanie silniejszych połączeń między węzłami o jednocześnie wysokich wartościach. Tegoroczni laureaci prowadzili ważne prace z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych od lat 80. XX wieku.
John Hopfield wynalazł sieć, która wykorzystuje metodę zapisywania i odtwarzania wzorów. Możemy sobie wyobrazić węzły jako piksele. Sieć Hopfielda wykorzystuje fizykę, która opisuje cechy materiału ze względu na jego spin atomowy – właściwość, która sprawia, że każdy atom jest maleńkim magnesem. Sieć jako całość jest opisywana w sposób równoważny energii w układzie spinowym występującym w fizyce i jest trenowana przez znajdowanie wartości połączeń między węzłami, tak aby zapisane obrazy miały niską energię. Kiedy sieć Hopfielda otrzymuje zniekształcony lub niekompletny obraz, metodycznie przechodzi przez węzły i aktualizuje ich wartości, tak aby energia sieci spadała. Sieć pracuje zatem krok po kroku, aby znaleźć zapisany obraz, który jest najbardziej podobny do niedoskonałego, którym została nakarmiona.
Geoffrey Hinton wykorzystał sieć Hopfielda jako podstawę nowej sieci, która wykorzystuje inną metodę: maszynę Boltzmanna. Może ona nauczyć się rozpoznawać charakterystyczne elementy w danym typie danych. Hinton wykorzystał narzędzia z fizyki statystycznej, nauki o systemach zbudowanych z wielu podobnych komponentów. Maszyna jest trenowana poprzez podawanie jej przykładów, które najprawdopodobniej pojawią się podczas jej działania. Maszyna Boltzmanna może być używana do klasyfikowania obrazów lub tworzenia nowych przykładów typu wzorca, na którym została wytrenowana. Hinton rozwijał tę pracę, pomagając zainicjować obecny wybuchowy rozwój uczenia maszynowego.
„Praca laureatów przyniosła już największe korzyści. W fizyce wykorzystujemy sztuczne sieci neuronowe w szerokim zakresie obszarów, takich jak opracowywanie nowych materiałów o określonych właściwościach” — mówi Ellen Moons, przewodnicząca Komitetu Noblowskiego w dziedzinie fizyki.
John J. Hopfield, urodzony w 1933 r. w Chicago, IL, USA. Doktorat 1958 na Cornell University, Ithaca, NY, USA. Profesor na Princeton University, NJ, USA.
Geoffrey E. Hinton, urodzony w 1947 r. w London, UK. Doktorat 1978 na University of Edinburgh, UK. Profesor na University of Toronto, Kanada.
Kwota nagrody: 11 milionów koron szwedzkich, do podziału po równo między laureatów.
Wszystkie Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki
Nagroda Nobla w dziedzinie fizyki została przyznana 117 razy 225 laureatom Nagrody Nobla w latach 1901–2023. John Bardeen jest jedynym laureatem, który otrzymał Nagrodę Nobla w dziedzinie fizyki dwa razy, w 1956 i 1972 roku. Oznacza to, że łącznie 224 osoby otrzymały Nagrodę Nobla w dziedzinie fizyki.
Nagroda Nobla w dziedzinie fizyki 2023
Pierre Agostini, Ferenc Krausz i Anne L’Huillier „za metody eksperymentalne generujące attosekundowe impulsy światła do badania dynamiki elektronów w materii”
Nagrody Nobla 2024. Terminarz
- Chemia – środa, 9 października o 11:45
- Literatura – czwartek, 10 października o godzinie 13:00
- Pokojowa Nagroda Nobla – piątek, 11 października, godz. 11:00
- Nauki ekonomiczne – poniedziałek, 14 października o godz. 11:45
