Acestea stau la baza inteligenței artificiale moderne, scrie The Guardian. 

Cei 2 laureați vor împărți premiul, în valoare de aproximativ 810.000 de lire sterline.

Premiul Nobel pentru Fizică în 2024 a fost câștigat de John Hopfield şi Geoffrey Hinton

Premiul Nobel pentru Fizică în 2024 a fost atribuit cercetătorului american John Hopfield şi canadianului Geoffrey Hinton. Au primit premiul pentru descoperiri şi invenţii legate de procesul de învăţare al maşinilor (machine learning) prin reţele neuronale artificiale, conform comunicatului Comitetului Nobel, de la Stockholm, scrie AGERPRES. 

Cei doi laureaţi ai Nobelului pentru Fizică din acest an au folosit instrumentarul fizicii pentru a dezvolta metode care se află în prezent la baza procesului de învăţare al maşinilor. John Hopfield a creat o memorie asociativă. Aceasta poate stoca şi reconstrui imagini şi alte tipuri de modele în date. Geoffrey Hinton a inventat o metodă de identificare autonomă a unor proprietăţi ale datelor. Aceasta permite îndeplinirea unor sarcini precum identificarea anumitor elemente specifice în fotografii.

Atunci când vorbim despre inteligenţă artificială (AI), de cele mai multe ori ne referim la procesul de învăţare al maşinilor prin reţele neuronale artificiale. 

Această tehnologie a fost iniţial inspirată de structura creierului uman. Într-o reţea neuronală artificială, neuronii creierului sunt reprezentaţi de noduri care pot avea diferite valori. 

Aceste noduri interacţionează între ele prin conexiuni ce pot fi asemuite sinapselor. Acestea pot fi făcute mai puternice sau mai slabe. Reţeaua este antrenată, spre exemplu, prin dezvoltarea unor conexiuni mai puternice între nodurile care au în mod simultan o valoare mai mare.

Laureaţii din 2024 al Premiului Nobel pentru Fizică au desfăşurat o activitate importantă în domeniul reţelelor neuronale artificiale începând cu anii 1980.

John Hopfield și Geoffrey Hinton sunt considerații unii dintre „fondatorii AI”

John Hopfield a inventat o reţea ce foloseşte o metodă pentru salvarea şi recreerea modelelor. Foloseşte fizica ce defineşte caracteristicile materialelor prin spinul atomilor. Aceasta e o proprietate care face ca fiecare atom să se comporte ca un micro-magnet. 

Atunci când reţeaua Hopfield este alimentată cu o imagine distorsionată sau incompletă, lucrează metodic prin noduri. Le actualizează valorile astfel încât energia reţelei scade. Astfel reţeaua lucrează pas cu pas pentru a găsi imaginea salvată care este cea mai apropiată de cea imperfectă pe care a primit-o spre analiză. Acest sistem i-a adus Premiul Nobel pentru Fizică în 2024. 

Geoffrey Hinton a folosit reţeaua Hopfield ca bază pentru o nouă reţea. Aceasta foloseşte o metodă diferită: maşina Boltzmann. 

Această reţea poate învăţa să recunoască elemente caracteristice într-un tip de date selectat. Hinton a folosit instrumente din fizica statistică, ştiinţa sistemelor construite din numeroase componente similare. 

Maşina Boltzmann este antrenată prin alimentarea cu exemple cu probabilitate mare să apară atunci când maşina este pornită. Maşina Boltzmann poate fi folosită pentru a clasifica imagini sau pentru a crea noi exemple din tipul de model cu care a fost antrenată. Contribuţia lui Hinton în domeniu a ajutat la declanşarea exploziei din prezent din domeniul dezvoltării procesului de învăţare a maşinilor. Împreună, Hopfield și Hinton sunt considerați unii dintre „fondatorii AI”.

„Activitatea laureaţilor s-a dovedit deja extraordinar de utilă. În fizică folosim deja reţelele neuronale artificiale într-o variatate mare de arii de specialitate. Cum ar fi dezvoltarea unor noi materiale cu proprietăţi specifice”, a declarat Ellen Moons, preşedinta Comitetului Nobel pentru Fizică.