Машинное обучение на основе искусственных нейронных сетей: объявили лауреатов Нобелевской премии-2024 по физике

8 октября нобелевский комитет определил лауреатов премии в области физики. Ими стали Джон Гопфилд и Джефри Эверест Гинтон за "фундаментальные открытия и изобретения, позволяющие машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей".

Об этом пишет Рубрика, ссылаясь напрессслужбу Фонда Нобеля.

Двое нынешних Нобелевских лауреатов по физике использовали инструменты по физике для разработки методов, являющихся основой современного мощного машинного обучения:

• Джон Хопфилд создал ассоциативную память, которая может хранить и реконструировать изображения и другие типы паттернов в данных.
• Джеффри Хинтон изобретил метод, который может автономно находить свойства в данных, и таким образом выполнять такие задачи, как обнаружение конкретных элементов на изображениях.

"Когда мы говорим об искусственном интеллекте, то часто имеем в виду машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей. Эта технология изначально была вдохновлена ​​структурой мозга. В искусственной нейронной сети нейроны мозга представлены узлами, имеющими разные значения. узлы влияют друг на друга посредством связей, сравнимых с синапсами и которые можно сделать сильнее или слабее", отмечают в пресс-службе.

Нынешние лауреаты провели важную работу с искусственными нейронными сетями, начиная с 1980-х годов.

Джон Хопфилд изобрёл сеть, в которой используется метод сохранения и воспроизведения шаблонов. Мы можем представить узлы в виде пикселей. Сеть Хопфилда использует физику, описывающую характеристики материала через его атомный спин – свойство, которое делает каждый атом крошечным магнитом. Когда сети Хопфилда подается искаженным или неполным изображением, она методически работает через узлы и обновляет их значения, чтобы энергия сети падала. Таким образом, сеть работает поэтапно, чтобы найти сохраненное изображение, наиболее похожее на несовершенное, которым его кормили.

Джеффри Хинтон использовал сеть Хопфилда как основу для новой сети, использующей другой метод:  машину Больцмана. Это может научить распознавать характерные элементы данного типа данных. Хинтон использовал инструменты статистической физики, науки о системах, построенные из множества схожих компонентов.

Машина тренируется, подавая ей примеры, которые с большой вероятностью возникнут при работе машины. Машина Больцмана может использоваться для классификации изображений или создания новых примеров типа образца, на котором она была обучена.

"Работа лауреатов уже принесла наибольшую пользу. В физике мы используем искусственные нейронные сети в широком спектре областей, таких как разработка новых материалов со специфическими свойствами", подчеркнул Эллен Мунс, глава Нобелевского комитета по физике.

Напомним, что в прошлом году лауреат Нобелевской премии по физике Ференц Крауш передал полученные призовые средства в помощь украинцам. Речь идет о сумме более 330 тыс. долларов США.

Нобелевская неделя-2024

Напомним, что сегодня стартовала Нобелевская неделя, во время которой станут известны лауреаты этой престижной премии за 2024 год.

Премию присуждают ежегодно с 1901 за выдающиеся заслуги в области физики, химии, физиологии и медицины, литературы и деятельности за сохранение мира. Также с 1969 года присуждается премия Шведского центрального банка по экономическим наукам памяти Альфреда Нобеля.

Нобелевская премия основана по завещанию шведского предпринимателя, изобретателя динамита и филантропа Альфреда Бернарда Нобеля. Все свое состояние (около 31,5 млн шведских крон) он назначил на финансирование международной премии.

В этом году размер вознаграждения установлен на уровне 11 миллионов шведских крон.

Лауреатов Нобелевской премии-2024 определят с 7 по 14 октября, а именно:

• 7 октября – физиология и медицина,
• 8 октября – физика,
• 9 октября – химия,
• 10 октября – литература,
• 11 октября – мир,
• 14 октября — премия Шведского центрального банка по экономическим наукам памяти Альфреда Нобеля.