Jest Nagroda Nobla z fizyki. Doceniono współtwórców najważniejszej technologii XXI wieku

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. Urodził się w 1933 r. jako syn fizyka (o polskim pochodzeniu) Johna Josepha Hopfielda i fizyczki Helen Hopfield. Swoją przełomową pracę dotyczącą sieci neuronowych napisał w 1982 r.

Geoffrey Hinton wynalazł metodę, która może autonomicznie znajdować właściwości w danych, a tym samym wykonywać zadania, takie jak identyfikacja określonych elementów na obrazach.

Urodził się 6 grudnia 1947 r. Jest najbardziej znany ze swojej pracy nad sztucznymi sieciami neuronowymi, która przyniosła mu tytuł "Ojca chrzestnego AI". Hinton jest uważany za czołową postać w świecie nauki zajmującej się głębokim uczeniem maszynowym.

W maju 2023 r. Hinton ogłosił , że rezygnuje z pracy w Google, aby móc "swobodnie mówić o zagrożeniach związanych ze sztuczną inteligencją". Przeczytasz o tym w tekście: To on tworzył sztuczną inteligencję, a teraz tego żałuje. Ma nowe obawy i właśnie odszedł z Google.

Jego praca obejmuje badania nad obrazowaniem umysłowym i wymyślanie łamigłówek do testowania oryginalności i inteligencji twórczej. Jest też naukowym promotorem Ilyi Sutskevera, głównego twórcy ChatGPT.

Kiedy mówimy o sztucznej inteligencji, często mamy na myśli uczenie maszynowe wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe. 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 wzmacniać lub osłabiać.

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.

Więcej o rewolucji sztucznej inteligencji przeczytasz na Spider's Web:

Może się wydawać zaskakujące, że Nagrodę Nobla z Fizyki otrzymują badacze związani ze sztuczną inteligencją. Jednak to właśnie fizyka dostarczyła narzędzi, które pozwoliły stworzyć dzisiejsze potężne modele AI.

John Hopfield wynalazł sieć, która wykorzystuje metodę zapisywania i odtwarzania wzorów. Możemy sobie wyobrazić węzły jako piksele. To struktury, które potrafią przechowywać i przywracać informacje w sposób podobny do ludzkiej pamięci. Wyobraź sobie, że sieć Hopfield to rodzaj puzzla, który sam się układa, tworząc spójny obraz.

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 dla 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 tego, 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, gdy maszyna jest uruchomiona.

Maszyny Boltzmanna można używać do klasyfikowania obrazów lub tworzenia nowych przykładów typu wzorca, na którym została wytrenowana. Hinton rozwinął tę pracę, pomagając zainicjować obecną eksplozję uczenia maszynowego.

Odkrycia Hopfielda i Hintona to kamienie milowe w rozwoju sztucznej inteligencji. Dzięki ich pracom powstały algorytmy, które napędzają dziś takie narzędzia jak ChatGPT czy systemy rozpoznawania twarzy. To właśnie dzięki nim nasze smartfony potrafią rozpoznawać nasze twarze, a asystenci głosowi rozumieją nasze polecenia.

Nagroda Nobla dla Hopfielda i Hintona to potwierdzenie, że sztuczna inteligencja jest dziedziną, która wciąż się rozwija. Możemy spodziewać się, że w przyszłości AI będzie odgrywać jeszcze większą rolę w naszym życiu. Od medycyny po transport, od nauki po sztukę – potencjał sztucznej inteligencji jest nieograniczony.