Нобелевская премия 2024: Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон отмечены за вклад в ИИ

8 октября 2024 года Нобелевская премия по физике была присуждена двум пионерам в области нейросетей — Джону Хопфилду из Принстонского университета и Джеффри Хинтону из Университета Торонто. Эта премия стала признанием их новаторских работ, которые легли в основу современных методов машинного обучения с использованием искусственных нейронных сетей.

Джон Хопфилд получил признание за создание сети, известной как «сеть Хопфилда». Его работа стала важной вехой в разработке механизмов, позволяющих машинам запоминать и восстанавливать образы на основе ассоциативной памяти. Хопфилд применил физические принципы, аналогичные энергетическим системам в материалах, для разработки нейронной сети, способной к самокоррекции изображений или данных. Его сеть, представленная в 1982 году, стала первым важным шагом на пути к созданию машин, способных распознавать шаблоны и образы даже при наличии искажений.

Джеффри Хинтон, в свою очередь, расширил идеи Хопфилда и разработал более продвинутую архитектуру нейронных сетей — Болцмановскую машину. Эта сеть способна обучаться на основе примеров, что позволяет ей выявлять ключевые характеристики в данных, будь то изображения, текст или другие информационные массивы. Работы Хинтона положили начало современному бурному развитию искусственного интеллекта, в частности, глубокого обучения, которое сегодня применяется повсеместно — от автоматизации промышленных процессов до медицинской диагностики и создания автономных систем.

Работы обоих ученых сыграли ключевую роль в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта, используя физические принципы для решения задач обработки данных. Нейронные сети, вдохновленные структурой и функциями биологических мозговых систем, сегодня широко применяются в самых различных областях — от физики и биологии до создания новых материалов и улучшения технологий производства.

Примечательно, что вклад Хопфилда и Хинтона начался еще в 1980-х годах, когда искусственный интеллект находился на этапе формирования как научной дисциплины. Использование нейронных сетей для решения задач классификации данных и распознавания образов стало прорывом, который привел к современным достижениям в машинном обучении и многослойных нейронных сетях, которые сейчас составляют основу глубинного обучения.

Роль обоих лауреатов в физике и ИИ не только академическая, но и практическая. Методы, основанные на нейронных сетях, сегодня применяются для разработки новых материалов, повышения эффективности в самых различных отраслях и даже для решения экологических задач. Как отметил председатель Нобелевского комитета, работы Хопфилда и Хинтона уже принесли огромную пользу человечеству и продолжают определять будущее технологий.

Общая сумма премии составила 11 миллионов шведских крон, и она будет разделена поровну между двумя лауреатами.