Nobelovu nagradu za fiziku 8. oktobra 2024. osvojili su Džon Hopfild i Džefri Hinton za rad na veštačkim neuronskim mrežama.
Nagrada za spoj fizike i neuronauke
Američki naučnik Džon Hopfild i britansko-kanadski istraživač Džefri Hinton osvojili su Nobelovu nagradu za fiziku za 2024. godinu.
Nagrada im je dodeljena za rad na postavljanju temelja za mašinsko učenje, koje je dovelo do ključnih otkrića i inovacija u razvoju veštačke inteligencije. Džon Hopfild je stvorio strukturu koja može skladištiti i rekonstruisati informacije, dok je Džefri Hinton izumeo metod koji može otkriti svojstva u podacima i koji je postao važan za velike veštačke neuronske mreže koje se danas koriste.
Veštačka inteligencija najčešće podrazumeva mašinsko učenje korišćenjem veštačkih neuronskih mreža, tehnologiju prvobitno inspirisanu strukturom ljudskog mozga. U veštačkoj neuronskoj mreži, neuroni su predstavljeni čvorovima (eng. nodes) različitih vrednosti, koji međusobno uzročno deluju vezama, po principima sličnim sinapsama kod ljudi.
Ovogodišnji laureati su doprineli nauci radom na veštačkim neuronskim mrežama od 80-ih do danas. Specifičnost rada Hopfilda i Hintona je u tome što su obučavali veštačke neuronske mreže primenjujući fiziku.
Potencijali mašinskog učenja u nauci
Džefri Hinton, informatičar i kognitivni naučnik, poznat kao „kum” veštačke inteligencije, najpoznatiji je po radu na veštačkim neuronskim mrežama. Postao je poznat u široj javnosti kada je napustio posao u kompaniji Gugl, kako bi mogao lakše da stupi u javnost informišući je o opasnostima VI (eng. AI) tehnologije čiji je jedan od savremenih pionira. Kako prenosi Rojters, Hinton je na Nobelovoj konferenciji za novinare poručio sledeće:
„Nemamo iskustva o tome kako je to imati stvari pametnije od nas. (…) Biće divno u mnogim aspektima, u oblastima kao što je zdravstvo, ali takođe moramo da brinemo o nizu mogućih loših posledica – posebno o pretnji da ove stvari izmaknu kontroli.”
Džon Hopfild, fizičar i profesor emeritus na Univerzitetu Prinston, stvorio je asocijativnu memoriju koja može da skladišti i rekonstruiše slike i druge vrste obrazaca u podacima. Rojters prenosi Hopfildovu izjavu o potencijalima oblasti mašinskog učenja i značaju ove oblasti za istraživanja u fizici:
„Kada dobijete sisteme koji su dovoljno bogati složenošću i veličinom, oni mogu imati svojstva koja nikako ne možete da pretpostavite iz elementarnih čestica koje ste tamo stavili. Morate reći da taj sistem sadrži neku novu fiziku.”
Značaj Hopfildovog i Hintonovog rada
Iako prema standardnom mišljenju mnogih naučnika i istraživača iz oblasti neuronauke računari ne mogu da razmišljaju, to jest ne postoji „jaka VI” (eng. „strong AI”), mašine sada mogu da oponašaju funkcije kao što su pamćenje i učenje, sa čime se susrećemo u svakodnevici.
Ovogodišnji laureati iz fizike, Dž. Hopfild i Dž. Hinton, pomogli su da se nekadašnja naučna fantastika približi savremenoj nauci – koristeći fundamentalne koncepte i metode iz fizike, razvili su tehnologije koje koriste strukture u mrežama za obradu informacija. Spojem istraživanja iz oblasti fizike, informacionih nauka i kognitivne nauke, postigli su rezultate koji su ih doveli do Nobelove nagrade iz fizike 2024.
Piše: Petra Vidaković Cvetković
Izvori: nobelprize.org I Nobel prize I Reuters
Foto: x.com/NobelPrize
Leave a Reply