Nagroda Nobla z fizyki za przełomowe badania nad sztuczną inteligencją

Sztuczne sieci neuronowe to systemy inspirowane ludzkim mózgiem, zdolne do nauki na podstawie ogromnych zbiorów danych, która to zdolność pozwala im efektywnie i adaptacyjnie rozwiązywać złożone problemy. Prace noblistów sprawiły, że temat sztucznej inteligencji po raz pierwszy pojawił się na tak prestiżowej arenie.

Odkrycia noblistów Hopfielda i Hintona

W 1982 roku John J. Hopfield przedstawił sposób, w jaki sztuczne sieci neuronowe mogą zapisywać i odtwarzać informacje. Wszystko opierało się o pamięć asocjacyjną, czyli taki rodzaj pamięci, który pozwala na odtwarzanie informacji na podstawie częściowych lub niekompletnych danych. Praca Hopfielda umożliwiła stworzenie sztucznej pamięci, która działa podobnie do ludzkiej – tj. potrafi odtworzyć informacje nawet wtedy, gdy są one niepełne lub zniekształcone. Hopfield inspirował się fizycznymi modelami, które badały, jak atomy w materiałach magnetycznych wpływają na siebie nawzajem.

Drugi z noblistów, Geoffrey E. Hinton, rozbudował model Hopfielda, wykorzystując narzędzia fizyki statystycznej. W 1985 roku, wspólnie z Terrence’em Sejnowskim, zaproponowali tzw. maszynę Boltzmanna, która – bazując na metodach statystycznych opracowanych przez fizyka Ludwiga Boltzmanna – pozwalała analizować skomplikowane układy neuronowe. .

Fundamenty współczesnej rewolucji uczenia maszynowego

Prace Hopfielda i Hintona stanowiły podstawy współczesnej rewolucji w obszarze uczenia maszynowego, która to rewolucja nabrała tempa około 2010 roku. W 2022 roku – z okazji debiutu ChatGPT od OpenAI – mogliśmy zobaczyć skalę efektów tych prac.

Szeroki dostęp do internetu i wzrost mocy obliczeniowej komputerów umożliwiły przetwarzanie ogromnych ilości danych. Dzięki temu współczesne modele sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, mają biliony parametrów i odgrywają kluczową rolę w współczesnym świecie.

Współpraca fizyki i sztucznej inteligencji

Uczenie maszynowe znajduje szerokie zastosowanie w fizyce, na przykład w analizie danych z eksperymentów dotyczących cząstek elementarnych, w redukcji szumów w pomiarach fal grawitacyjnych, a także w przewidywaniu właściwości biomolekuł i tworzeniu nowych materiałów.

Nagroda Nobla przyznana Hopfieldowi i Hintonowi pokazuje, jak korzystny może być mariaż fizyki ze sztuczną inteligencją. Jak zauważyła Ellen Moons, przewodnicząca Komitetu Noblowskiego,już teraz praca laureatów przynosi wielkie korzyści w badaniach naukowych. A przecież to dopiero początek możliwości tej technologii.