21 декабря
Загрузить еще

Нобелевку по физике-2024 года дали двум ученым за машинное обучение

Нобелевку по физике-2024 года дали двум ученым за машинное обучение
Фото: x.com/NobelPrize

Нобелевскую премию по физике 2024 года присудили американскому и канадскому ученым за вклад в развитие машинного обучения. Об этом 8 октября сообщили на сайте премии.

Нобелевскую премию получили 91-летний Джон Хопфилд (профессор Принстонского университета, США) и 76-летний Джеффри Хинтон (Университет Торонто, Канада) «за основополагающие открытия и изобретения, которые позволяют осуществлять машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей».

- Лауреаты этого года использовали инструменты из физики для создания методов, которые помогли заложить основу для сегодняшнего мощного машинного обучения. Джон Хопфилд создал структуру, которая может хранить и восстанавливать информацию. Джеффри Хинтон изобрел метод, который может независимо обнаруживать свойства в данных и который стал важным для больших искусственных нейронных сетей, используемых в настоящее время, - сказано в пресс-релизе.

Сумма премии в 11 миллионов шведских крон будет разделена поровну между двумя лауреатами.

Джеффри Хинтон - соизобретатель Машины Больцмана, вида нейронной сети, изобретенной в 1985 году. Она может научиться распознавать характерные элементы в заданном типе данных. Машину Больцмана можно использовать для классификации изображений или создания новых примеров типа шаблона, на котором она была обучена. Джон Хопфилд известен как изобретатель нейронной сети Хопфилда - ассоциативной нейронной сети, изобретенной в 1982 году. Сеть Хопфилда может хранить шаблоны и имеет метод для их воссоздания. 

- Хотя компьютеры не могут думать, машины теперь могут имитировать такие функции, как память и обучение. Лауреаты по физике этого года помогли сделать это возможным. Используя фундаментальные концепции и методы из физики, они разработали технологии, которые используют структуры в сетях для обработки информации. Многие люди испытали, как компьютеры могут переводить между языками, интерпретировать изображения и даже вести разумные разговоры. Что, возможно, менее известно, так это то, что этот тип технологий уже давно важен для исследований, включая сортировку и анализ огромных объемов данных. Развитие машинного обучения взорвалось за последние пятнадцать-двадцать лет и использует структуру, называемую искусственной нейронной сетью. В настоящее время, когда мы говорим об искусственном интеллекте, мы часто имеем в виду именно этот тип технологий, - рассказали в Нобелевском комитете.