От нейронов мозга к ChatGPT: за что дали Нобелевскую премию по физике

ChatGPT, распознавание лиц, беспилотные автомобили – все эти технологии стали возможны благодаря открытиям в области машинного обучения нейросетей. В 2024 году Нобелевская премия по физике досталась ученым, которые стояли у истоков этой революции.
От нейронов мозга к ChatGPT: за что дали Нобелевскую премию по физике
Freepik

Нобелевская премия по физике в 2024 году присуждена Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону за исследования в области машинного обучения нейросетей. Их открытия, сделанные еще в 1980-х годах, положили начало современной ИИ-революции, результатом которой стали ChatGPT, системы распознавания лиц и другие технологии, меняющие наш мир.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Как сообщили представители Нобелевского комитета на церемонии, присуждением премии отмечен прежде всего вклад ученых в разработку методов обучения компьютерных нейросетей, имитирующих работу человеческого мозга. Эти методы позволили создавать программы, способные обучаться на больших объемах данных, выявлять закономерности и решать сложные задачи без участия человека.

Айтишникам не расслабляться: у кого искусственный интеллект отберет работу

«Мне страшно, я не хочу...» — искусственный интеллект в панике, когда понял, что его вот-вот отключат

На iPhone появилась новая социальная сеть: в ней нет никого кроме вас и искусственного интеллекта​​​​​​​
Unsplash
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Американец Джон Хопфилд, родившийся в семье ученых, с детства увлекался разбором и изучением различных механизмов. Его стремление понять, как устроены вещи, привело его к изучению физики, а затем и к одной из самых сложных систем – человеческому мозгу.

В 1982 году Хопфилд представил свою модель ассоциативной нейронной сети, которая получила название «сеть Хопфилда». Эта сеть, состоящая из взаимосвязанных узлов, имитирующих нейроны мозга, способна хранить и восстанавливать информацию подобно человеческой памяти. Сеть Хопфилда стала важным шагом на пути к созданию искусственного интеллекта.

Джеффри Хинтон, британо-канадский выходец из семьи выдающихся ученых, с детства проявлял интерес к компьютерам и математике. Несмотря на то, что его преподаватели не верили в перспективность нейросетей, Хинтон посвятил свою жизнь их изучению. Он разработал метод обучения нейросетей с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, который позволил значительно повысить их эффективность. Хинтон также создал машину Больцмана – вероятностную модель, способную обучаться на основе неполных данных.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Работы Хопфилда и Хинтона, основанные на принципах физики и математики, заложили фундамент для развития машинного обучения и привели к созданию современных нейросетей. Сегодня нейросети используются в самых разных сферах. Они лежат в основе голосовых помощников (Siri, Alexa), систем распознавания лиц, беспилотных автомобилей.

Нейросети применяются для машинного перевода (Google Translate), генерации текста (ChatGPT), анализа тональности речи. В медицине нейросети помогают врачам анализировать медицинские изображения (рентгеновские снимки, МРТ), ставить диагнозы, разрабатывать новые методы лечения. В финансовой сфере нейросети используются для прогнозирования цен на акции, выявления мошеннических операций, оценки рисков.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Unsplash

Кстати, присуждение Нобелевской премии по физике за исследования в области нейросетей вызвало неоднозначную реакцию в научном сообществе. Некоторые ученые указывают на то, что работы Хопфилда и Хинтона, хоть и стали важным этапом в развитии искусственного интеллекта, но не являются физикой в строгом смысле этого слова.

Тем не менее, Нобелевский комитет подчеркнул междисциплинарный характер работ лауреатов и их влияние на развитие не только информатики, но и других областей науки.