Ученые, заложившие основы нейросетей и машинного обучения, удостоились Нобелевской премии

Нобелевская премия, главная награда научного мира, в 2024 году ушла в руки людей, без которых бум искусственного интеллекта и нейросетей был бы невозможен.

Ученые, заложившие основы нейросетей и машинного обучения, удостоились Нобелевской премии

Нобелевская премия 2024 года была присуждена за исследования, которые лежат в основе нейронных сетей, машинного обучения и искусственного интеллекта. Об этом сообщили представители Нобелевского комитета Каролинского института в Стокгольме. Лауреатами стали физик Джон Хопфилд (John Hopfield) и математик Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton).

Джон Хопфилд, родившийся 15 июля 1933 года, получил докторскую степень по физике в Корнеллском университете в 1958 году. Джеффри Хинтон, который появился на свет 6 декабря 1947 года, защитил докторскую диссертацию по искусственному интеллекту в Эдинбургском университете в 1978 году. Интересный факт — Хинтон является правнуком британского математика Джорджа Буля, чьи работы стали основой для современной логики и вычислений. Сегодня Хинтон работает в Университете Торонто, Канада.

Оба учёных активно начали заниматься нейронными сетями ещё в 1980-х годах. Хопфилд стал известен в 1982 году благодаря созданию ассоциативной нейронной сети, которая теперь носит его имя. Хинтон же разработал метод, позволивший улучшить процесс распознавания изображений за счёт автоматического извлечения данных. Но как физика связана с этими открытиями?

Хопфилд взял за основу поведение атомов, которые всегда стремятся к состоянию с наименьшей энергией, и применил это к своей нейронной сети. По сути, его сеть функционирует по тем же принципам, что и система атомных спинов. Обучение сети заключается в том, чтобы найти такие значения для связей между её элементами, при которых энергия сети будет минимальной. Когда энергия снижается, сеть может найти лучшее решение задачи.

Хинтон развил идеи Хопфилда, создав новую сеть на базе метода, известного как машина Больцмана. С её помощью можно обучить нейросеть распознавать ключевые элементы в определённых данных. Этот процесс основан на статистической физике — науке, которая изучает системы, состоящие из множества одинаковых компонентов. Обучение происходит через демонстрацию примеров, которые сеть с высокой вероятностью сможет распознать или воспроизвести.

Эллен Мунс (Ellen Moons), председатель Нобелевского комитета по физике, отметила, что исследования Хопфилда и Хинтона уже принесли значительную пользу, в том числе в разработке новых материалов с уникальными свойствами.

Читайте также

ИИ научили восстанавливать ветхие архивы и старые газеты

ИИ научили восстанавливать ветхие архивы и старые газеты

В ТГУ создали «ферментный конструктор» для программирования вкуса еды

В ТГУ создали «ферментный конструктор» для программирования вкуса еды

Российские ученые создали адаптены – стройматериалы с программируемыми свойствами

Российские ученые создали адаптены – стройматериалы с программируемыми свойствами

В Испании собрали копию легендарного суперкомпьютера Cray-1 из 30 старых Mac mini

В Испании собрали копию легендарного суперкомпьютера Cray-1 из 30 старых Mac mini

Планшет для выращивания человеческих тканей выпустила Mitsui Chemicals

Планшет для выращивания человеческих тканей выпустила Mitsui Chemicals

Французские супермаркеты массово пострадали от хакерской атаки

Французские супермаркеты массово пострадали от хакерской атаки

Российские ученые создали гибкие мемристоры для умной одежды и медицинских имплантатов

Российские ученые создали гибкие мемристоры для умной одежды и медицинских имплантатов

Прозрачная керамика позволит наблюдать за восстановлением тканей

Прозрачная керамика позволит наблюдать за восстановлением тканей

Из лабораторий — на работу: 7 компаний, создающих человекоподобных роботов для реального мира

Из лабораторий — на работу: 7 компаний, создающих человекоподобных роботов для реального мира

Почему невозможно создать абсолютно точную карту Земли, Луны или Марса?

Почему невозможно создать абсолютно точную карту Земли, Луны или Марса?

Оптические иллюзии Парфенона оказались мифом

Оптические иллюзии Парфенона оказались мифом

Хватит ли воды для городов на Луне: ученые подсчитали пределы лунной колонизации

Хватит ли воды для городов на Луне: ученые подсчитали пределы лунной колонизации

Oppo Reno X получит две 200-Мп камеры и аккумулятор на 7000 мАч — первые подробности

Oppo Reno X получит две 200-Мп камеры и аккумулятор на 7000 мАч — первые подробности

Учёные выяснили, что географические полюса Земли неоднократно меняли своё положение

Учёные выяснили, что географические полюса Земли неоднократно меняли своё положение

Комета Галлея возвращается: почему её появление в 1986 году разочаровало миллионы людей и чего ждать в 2061-м

Комета Галлея возвращается: почему её появление в 1986 году разочаровало миллионы людей и чего ждать в 2061-м

Физики МГУ сократили потери света в оптических процессорах

Физики МГУ сократили потери света в оптических процессорах