Anul 2024 Premiul Nobel pentru fizică a fost premiat la doi oameni de știință care au pus bazele progreselor rapide de astăzi în domeniul inteligenţă artificială (AI).
John Hopfield şi Geoffrey Hinton vor împărți premiul de 11 milioane de coroane suedeze (1,03 milioane de dolari) pentru munca lor rețele neuronale artificiale și algoritmii care permit mașinilor să învețe, a anunțat marți (8 octombrie) Academia Regală Suedeză de Științe, care selectează laureații Nobel pentru fizică.
„Sunt uluit, nu aveam idee că se va întâmpla asta, sunt foarte surprins”, a spus Hinton la telefon la o conferință de presă. Vorbea dintr-un hotel din California, cu internet prost și o conexiune telefonică proastă. „Azi aveam de gând să fac o scanare RMN, dar cred că va trebui să anulez asta”.
Hopfield, profesor în știința vieții la Universitatea Princeton, a fost recunoscut pentru crearea unei rețele de memorie asociativă – pe care a propus-o pentru prima dată ca rețea Hopfield în 1982 – care poate salva și reconstrui imagini și alte modele din date imperfecte.
Hinton, un informatician la Universitatea din Toronto, a folosit rețeaua lui Hopfield la începutul anilor 2000 ca bază pentru o metodă cunoscută sub numele de „mașina Boltzmann”. Folosind instrumente din fizica statistică, Hinton a produs rețele neuronale care pot identifica modele în date, permițându-le să clasifice imagini sau să creeze noi exemple ale modelelor pe care a fost antrenat.
Luate împreună, cele două progrese au fost fundamentale pentru dezvoltarea învățării automate, care de atunci a produs o explozie a noilor tehnologii și aplicații AI.
„Munca laureaților a fost deja de cel mai mare beneficiu. În fizică, folosim rețele neuronale artificiale într-o gamă largă de domenii, cum ar fi dezvoltarea de noi materiale cu proprietăți specifice.” Ellen Moonspreședintele Comitetului Nobel pentru Fizică, a spus într-o declarație.
Comentând implicațiile tehnologiei sale la conferința de presă, Hinton a spus că învățarea automată va „a avea o influență uriașă, va fi comparabilă cu revoluția industrială. Dar, în loc să depășească oamenii în forța fizică, va depăși oamenii în abilități intelectuale. .”
Munca cercetătorilor a reprezentat o schimbare în cercetarea AI departe de logica simbolică – care a încercat să reproducă caracteristicile inteligenței umane folosind simboluri încorporate în sistemele logice – să rețele de învățare profundă. Acesta din urmă folosește straturi de neuroni artificiali și cantități mari de date pentru a emula vag procesele din creierul uman.
Învățarea profundă există încă din anii 1980, dar cerințele enorme de energie, date și calcule au menținut tehnologia într-un stadiu incipient până acum 10 ani, când calculul a avansat. a accelerat-o.
„Nu avem nicio experiență despre cum este să ai lucruri mai inteligente decât noi. Va fi minunat din multe puncte de vedere”, a adăugat el, invocând beneficiile asistenței medicale și îmbunătățirile productivității. „Dar trebuie să ne îngrijorăm și cu privire la o serie de posibile consecințe negative, în special amenințarea ca aceste lucruri să scape de sub control.”