Letošní Nobelova cena za fyziku míří do rukou dvou významných vědců, kteří položili základy dnešního strojového učení využitím fyzikálních principů. John Hopfield a Geoffrey Hinton byli oceněni za své průlomové práce v oblasti umělých neuronových sítí, které dnes stojí za většinou aplikací umělé inteligence (AI).

Švédská královská akademie věd udělila prestižní ocenění dvojici vědců, jejichž práce z 80. let minulého století zásadně ovlivnila současný bouřlivý rozvoj umělé inteligence. Oba laureáti přišli s inovativními přístupy, jak využít fyzikální principy pro vytvoření učících se systémů.

Hopfieldovy sítě: Geniální způsob, jak naučit počítače pamatovat si

John Hopfield vyvinul revoluční typ neuronové sítě, která dokáže ukládat a rekonstruovat vzory v datech. Jeho přístup byl inspirován fyzikálními principy, konkrétně chováním atomárních spinů v materiálech. Hopfieldova síť využívá koncept podobný tomu, který známe z fyziky magnetických materiálů.

BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 #NobelPrize in Physics to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton “for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks.” pic.twitter.com/94LT8opG79

— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 8, 2024

Prakticky si můžeme představit síť jako systém propojených uzlů, podobných pixelům v obraze. Síť se učí tím, že hledá optimální hodnoty propojení mezi uzly tak, aby uložené vzory měly nízkou energii. Když je následně síti předložen neúplný nebo zkreslený obraz, dokáže postupně upravovat hodnoty uzlů směrem k minimální energii, čímž rekonstruuje původní uložený vzor.

John J. Hopfield se narodil v roce 1933 v Chicagu (USA) a doktorát získal v roce 1958 na Cornellově univerzitě v Ithace. V současnosti působí jako profesor na Princetonské univerzitě v New Jersey.

Boltzmannův stroj Geoffrey Hintona

Geoffrey E. Hinton na Hopfieldovu práci navázal vytvořením tzv. Boltzmannova stroje, který představuje další významný krok ve vývoji neuronových sítí. Využil přitom nástroje statistické fyziky, vědy zabývající se systémy složenými z mnoha podobných komponent.

Hintonův přístup umožnil strojům učit se rozpoznávat charakteristické prvky v datech a dokonce generovat nové příklady na základě naučených vzorů. Jeho práce položila základy pro současný prudký rozvoj strojového učení a je považována za jeden z klíčových momentů v historii umělé inteligence.

Geoffrey E. Hinton, narozený v roce 1947 v Londýně (Velká Británie), získal doktorát v roce 1978 na Edinburské univerzitě a nyní je profesorem na Torontské univerzitě v Kanadě.

Pokud vás téma umělé inteligence a práce letošních laureátů Nobelovy ceny zaujalo, doporučujeme zhlédnout přednášku profesora Geoffrey E. Hintona s názvem „Will digital intelligence replace biological intelligence?“ (Nahradí digitální inteligence tu biologickou?). V této přednášce jeden z otců moderního strojového učení nabízí fascinující pohled na budoucnost umělé inteligence a její vztah k lidské inteligenci.

Oceněný výzkum změnil svět, a to jsme stále na začátku

Předsedkyně Nobelovy komise pro fyziku Ellen Moons zdůraznila široké praktické využití oceněného výzkumu: „Práce laureátů již přinesla obrovský užitek. Ve fyzice používáme umělé neuronové sítě v široké škále oblastí, například při vývoji nových materiálů se specifickými vlastnostmi.“

Dnešní aplikace strojového učení, od rozpoznávání obrazu přes zpracování přirozeného jazyka až po autonomní systémy, všechny staví na základech položených těmito dvěma průkopníky.

Nobelova cena za fyziku 2024 je doprovázena finanční odměnou ve výši 11 milionů švédských korun (přibližně 23 milionů Kč). Ooceňuje práci, která stojí za jednou z nejvýznamnějších technologických revolucí naší doby.

Zdroj: NobelPrize.org
Úvodní fotografie: Freepik