Nobel z fizyki za fundamenty dzisiejszej sztucznej inteligencji

Tegoroczna Nagroda Nobla w dziedzinie fizyki została przyznana naukowcom, których prace położyły fundamenty pod rozwój sztucznej inteligencji. John Hopfield i Geoffrey Hinton, pionierzy w dziedzinie sieci neuronowych, stworzyli kluczowe narzędzia, które są podstawą dzisiejszego uczenia maszynowego.

Klaudia Ciesielska
4 min

Nagroda Nobla w dziedzinie fizyki w 2024 roku została przyznana naukowcom, którzy położyli podwaliny pod współczesne uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. Tegoroczni laureaci, John Hopfield i Geoffrey Hinton, znacząco przyczynili się do rozwoju sztucznych sieci neuronowych, które stanowią podstawę obecnych zaawansowanych technologii AI.

Sieć Hopfielda: pamięć asocjacyjna

John Hopfield, jeden z laureatów, już w latach 80. opracował model pamięci asocjacyjnej, który zrewolucjonizował sposób, w jaki komputery mogą przechowywać i rekonstruować wzorce, takie jak obrazy. Sieć Hopfielda działa na zasadzie mechanizmu, który przypomina funkcjonowanie ludzkiego mózgu. W tej sieci węzły, które reprezentują elementy danych (np. piksele obrazu), oddziałują na siebie za pomocą połączeń. Te połączenia mogą być wzmacniane lub osłabiane, co umożliwia sieci “nauczenie się” wzorców.

Hopfield, opierając się na analogii do fizyki, wykorzystał koncepcję spinów atomowych – właściwości sprawiającej, że atomy zachowują się jak maleńkie magnesy. Sieć Hopfielda została zaprojektowana w taki sposób, aby znajdować najniższą możliwą energię dla zapisanego wzorca. Kiedy sieć otrzymuje niekompletny lub zniekształcony obraz, zaczyna “pracować” nad odtworzeniem oryginalnego wzorca, aktualizując wartości węzłów i minimalizując energię w systemie.

REKLAMA
Nobel 1
©Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences

Hinton i maszyna Boltzmanna: nowy krok w AI

Drugi z tegorocznych laureatów, Geoffrey Hinton, rozszerzył prace Hopfielda, opracowując metodę zwaną maszyną Boltzmanna. To narzędzie umożliwia autonomiczne rozpoznawanie wzorców w danych, co ma kluczowe znaczenie dla dzisiejszych systemów sztucznej inteligencji. Maszyna Boltzmanna, zainspirowana fizyką statystyczną, jest systemem, który uczy się przez analizowanie dużych zbiorów przykładów i klasyfikowanie ich na podstawie prawdopodobieństwa.

Hinton wykorzystał to podejście, aby rozpoznać unikalne elementy w danych, co pozwala na zadania takie jak identyfikacja obiektów na zdjęciach. Jego praca stanowiła fundament dla dzisiejszego gwałtownego rozwoju uczenia maszynowego, prowadząc do stworzenia technologii, która jest obecnie wykorzystywana w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego i tworzeniu zaawansowanych modeli generatywnych.

Nobel 1
©Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences

Rewolucja w fizyce i poza nią

Sztuczne sieci neuronowe, rozwijane przez Hopfielda i Hintona, znalazły szerokie zastosowanie nie tylko w dziedzinie informatyki, ale również w innych naukach. Jak podkreśla Ellen Moons, przewodnicząca Komitetu Nobla ds. Fizyki, ich praca ma ogromne znaczenie dla fizyki, gdzie sieci neuronowe są używane do projektowania nowych materiałów o pożądanych właściwościach.

„Prace laureatów już przyniosły ogromne korzyści. W fizyce wykorzystujemy sztuczne sieci neuronowe do badań w wielu dziedzinach, od opracowywania nowych materiałów po analizę danych naukowych”powiedziała Moons, podkreślając wszechstronność tych technologii.

Nobel 1
©Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences

Fundamenty przyszłości

Nagroda Nobla w 2024 roku zwraca uwagę na to, jak fundamentalne badania w dziedzinie fizyki i sztucznej inteligencji mogą kształtować przyszłość technologii. Dzięki pracom Hopfielda i Hintona, sztuczne sieci neuronowe nie tylko naśladują podstawowe funkcje mózgu, ale także oferują narzędzia o ogromnym potencjale w analizie danych, przemyśle i badaniach naukowych. To, co zaczęło się jako teoretyczne badania w latach 80., dziś definiuje nową erę inteligentnych systemów, które coraz bardziej integrują się z naszym codziennym życiem.