Джон Хопфийлд и Джефри Хинтън поделят Нобеловата награда за физика за приноса им в развитието на изкуствения интелект

*Шарж Ill. Niklas Elmehed и Nobel Prize Outreach*

Американският учен Джон Хопфийлд (1933) и канадският изследовател от английски произход Джефри Хинтън (1947) са носителите на тазгодишната Нобелова награда за физика за техните „основополагащи открития и изобретения, които позволяват машинно обучение с изкуствени невронни мрежи“, съобщи Кралската шведска академия на науките.

Оттам отбелязват, че

двамата изследователи са използвали инструменти от физиката, за да разработят методи, които са в основата на днешното мощно развитие на машинното обучение.

Професорът в „Принстън“ Джон Хопфийлд създава асоциативна памет, която може да съхранява и реконструира изображения и други видове модели в данните. През 80-те години на XX век той става известен с изследването си на асоциативната невронна мрежа, като днес този модел се нарича мрежата на Хопфийлд.

От своя страна професорът в Университета на Торонто Джефри Хинтън надгражда постигнатото от Хопфийлд и разработва метод, който може самостоятелно да открива свойства в данните и да изпълнява задачи като идентифициране на конкретни елементи в изображения.

Заради разработките си върху изкуствените невронни мрежи британско-канадският компютърен учен и когнитивен психолог е наречен Кръстника на изкуствения интелект.

Любопитен факт е, че той е правнук на известния британски математик Джордж Бул (1815-1864). През 2018 г. заедно с Йошуа Бенджио и Ян Лекун става носител и на Наградата „Тюринг“ на Асоциацията за компютърна техника, смятана за Нобел за компютърни науки. Те са отличени за развитието на дълбоки невронни мрежи, направили възможни пробивите в сфери като компютърно зрение, разпознаване на реч, разбиране на естествен език и роботика.

Тазгодишните Нобелови лауреати за физика са използвали фундаментални концепции от статистическата физика, за да разработят изкуствени невронни мрежи,

които функционират като асоциативна памет и откриват модели в големи масиви от данни, коментира Елън Монс, председател на Нобеловия комитет по физика към Кралската шведска академия на науките. И допълва, че подобни мрежи са основа за напредъка на изследванията в областта на физиката и са се превърнали в част от всекидневието ни – например при разпознаването на лица и езиковия превод.

В същото време тя предупреждава, че бързо развитие на машинното обучение поражда и опасения, като „хората колективно носят отговорността за използването на тази нова технология по безопасен и етичен начин за най-голяма полза на човечеството“.

Подобни опасения споделя и Джефри Хинтън, който в периода 2013 – 2023 г.

работи за „Гугъл“, откъдето напуска, за да може по-свободно да говори за опасностите, свързани с технологията,

за чието създаване е допринесъл. Той предупреждава, че търговската употреба на генеративни системи на изкуствен интелект крие сериозни заплахи като компютърно-генерирана дезинформация и дестабилизиране на трудовия пазар. Макар да коментира, че развитието на машинното обучение е свързано със заплаха „тези неща да излязат извън контрол“, той отбелязва, че би повторил изследванията си.