A mesterséges intelligenciáért járt idén a fizikai Nobel-díj

John J. Hopfield és Geoffrey E. Hinton kapja az idei fizikai Nobel-díjat a gépi tanulást lehetővé tévő felfedezéseikért a Svéd Királyi Tudományos Akadémia keddi stockholmi bejelentése szerint.

A Nobel-bizottság által kiadott közlemény szerint a Princeton Egyetemen dolgozó John Hopfield olyan asszociatív memóriát hozott létre, amely képes képeket és más típusú mintákat tárolni és rekonstruálni az adatokban. A kanadai Torontói Egyetem kutatója, Geoffrey Hinton pedig egy olyan módszert talált fel, amely képes önállóan tulajdonságokat keresni az adatokban, és így olyan feladatokat tud elvégezni, mint a képek bizonyos elemeinek azonosítása. 

A két díjazott, John Hopfeld és Geoffrey Hinton
Fotó: AFP

Amikor mesterséges intelligenciáról beszélünk, gyakran a mesterséges neurális hálózatokon alapuló gépi tanulásra gondolunk. Ezt a technológiát eredetileg az agy szerkezete ihlette. Egy mesterséges neurális hálózatban az agy neuronjait különböző értékekkel rendelkező csomópontok testesítik meg. Ezek a csomópontok az agy idegsejtjeit összekötő hálózathoz, a szinapszisokhoz hasonló kapcsolatokon keresztül befolyásolják egymást, amelyek erősíthetők vagy gyengíthetők. A hálózat képzése során például a csomópontok között erősebb kapcsolatot alakítanak ki egyidejűleg magas értékekkel.

Az idei díjazottak az 1980-as évektől kezdve fontos munkát végeztek a mesterséges neurális hálózatokkal”

 – írta a Nobel-bizottság.

Mit hozott létre valójában a két tudós?

Az MTA közleménye szerint John Hopfield olyan hálózatot alkotott, amely képes volt mintázatok elraktározására és újraalkotására. Ez esetben a hálózat csomópontjait a kép pixeleiként (csomópontjaiként) képzelhetjük el. 

A kutató által megalkotott hálózat a Hopfield-hálózat nevet kapta, és a működési elvei az anyag természetének fizikai leírásán alapultak.

Különösen fontos szerepet játszottak a hálózatban az atomi spinről (vagyis az atomok mágneses tulajdonságait leíró jellegzetességeikről) szerzett fizikai ismeretek. A Hopfield-hálózat működését hasonlóképpen írják le, mint ahogy a fizikusok jellemzik a fizikai rendszerek energiaállapotát, az őket alkotó atomok spinjei alapján.

Geoffrey Hinton ezt a Hopfield-hálózatot fejlesztette tovább. 

Ebből kiindulva egy újabb hálózatot, alkotott ami a Boltzmann-gép nevet kapta.

Ez a hálózat már képes volt jellemző mintázatokat felismerni a betáplált adatokban. Hinton a statisztikus fizika eszközeit alkalmazta (a statisztikus fizika a sok hasonló elemből felépülő rendszerek kutatásával foglalkozik). A Boltzmann-gépet olyan példákkal tréningezték, amelyekben előfordultak azok a mintázatok, amelyek nagy valószínűséggel az elemzendő adattömegben is feltűnnek majd. A gépet képek osztályozására lehetett használni, de képes volt olyan új mintázatokat is létrehozni, amelyek hasonlók voltak a tréningezéséhez használt elemekhez.

A két kutató együttes erőfeszítései megalapozták a gépi tanulás következő évtizedekben végbement robbanásszerű fejlődését, és így az eredményeik alapvetően befolyásolják az életünket nap mint nap – foglalta össze a kutatók érdemeit az MTA.

A kitüntetettek 11 millió svéd koronán (388 millió forintnyi összegen) osztoznak. A díjat hagyományosan december 10-én, az elismerést alapító Alfred Nobel halálának évfordulóján adják át.

A 2024-es orvosi-élettani Nobel-díjat hétfőn adták át, az elismerést két amerikai kutató, Victor Ambros és Gary Ruvkun kapta a mikro-RNS-ek felfedezéséért. Szerdán a kémiai Nobel-díj nyertesét hirdetik ki.