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

Российский композит ускорит регенерацию тканей

Российский композит ускорит регенерацию тканей

Петербургские ученые придумали «мосты» между разными поколениями техники

Петербургские ученые придумали «мосты» между разными поколениями техники

МАИ разработал технологию облегчения самолетов на 25%

МАИ разработал технологию облегчения самолетов на 25%

Ошибка в цифровых сертификатах поставила под угрозу безопасность миллионов устройств

Ошибка в цифровых сертификатах поставила под угрозу безопасность миллионов устройств

ИИ OpenAI обнаружил критические уязвимости в PHP, угрожавшие миллионам сайтов

ИИ OpenAI обнаружил критические уязвимости в PHP, угрожавшие миллионам сайтов

Nvidia показала крошечных роботов-уток, которые ходят, делают сальто и падают на сцене

Nvidia показала крошечных роботов-уток, которые ходят, делают сальто и падают на сцене

Учёные раскрыли один из главных секретов высокотемпературной сверхпроводимости

Учёные раскрыли один из главных секретов высокотемпературной сверхпроводимости

Прошивка повышает ударопрочность композитов на 44%

Прошивка повышает ударопрочность композитов на 44%

Обзор iPhone 18 Pro Max: Apple A20 Pro, переменная диафрагма и лучшая автономность в истории серии

Обзор iPhone 18 Pro Max: Apple A20 Pro, переменная диафрагма и лучшая автономность в истории серии

Что происходит с физикой, когда вы прыгаете в вагоне поезда?

Что происходит с физикой, когда вы прыгаете в вагоне поезда?

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

Почему электромобилям не нужна коробка передач — и зачем Porsche все-таки ее использует?

Почему электромобилям не нужна коробка передач — и зачем Porsche все-таки ее использует?

Huawei представила Pura 90 Plus с необычным дизайном и камерой с переменной диафрагмой

Huawei представила Pura 90 Plus с необычным дизайном и камерой с переменной диафрагмой

Сквозь наше тело каждую секунду проходят миллиарды нейтрино — учёные объяснили, как они помогут раскрыть тайны Вселенной

Сквозь наше тело каждую секунду проходят миллиарды нейтрино — учёные объяснили, как они помогут раскрыть тайны Вселенной

Чёрные дыры тяжелее целых галактик не смогли объяснить загадку тёмной материи

Чёрные дыры тяжелее целых галактик не смогли объяснить загадку тёмной материи

Найдена неопубликованная рукопись Шрёдингера, ставящая под сомнение случайность квантового мира

Найдена неопубликованная рукопись Шрёдингера, ставящая под сомнение случайность квантового мира