Нобелівську премію з фізики отримали розробники штучних нейромереж

Шведська королівська академія наук присудила Нобелівську премію з фізики 2024 року Джону Дж. Гопфілду (Прінстон, США) та Джеффрі Е. Гінтону (Університет Торонто, Канада) за фундаментальні відкриття та винаходи, які дозволяють машинне навчання за допомогою штучних нейронних мереж. Про це йдеться на сайті премії.

Цьогорічні лауреати Нобелівської премії з фізики використали інструменти фізики для розроблення методів, які є основою сучасного потужного машинного навчання. 

Джон Гопфілд створив асоціативну пам'ять, яка може зберігати та реконструювати зображення та інші типи шаблонів у даних. 

Джефрі Гінтон винайшов метод, який може автономно знаходити властивості в даних і таким чином виконувати такі завдання, як ідентифікація конкретних елементів на зображеннях.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Як працює штучна нейронна мережа Гопфілда і Гінтона

Лауреати 2024 року працювали із штучними нейронними мережами з 1980-х років. У штучній нейронній мережі нейрони головного мозку представлені вузлами, які мають різні значення. Ці вузли впливають один на одного через зв’язки, які можна уподібнити до синапсів і зробити сильнішими чи слабшими. Мережа навчається, наприклад, через розробки сильніших зв’язків між вузлами з одночасними високими значеннями. 

Джон Гопфілд винайшов мережу, яка використовує метод збереження та відтворення шаблонів. Вона використовує фізику, яка описує характеристики матеріалу через його атомне обертання — властивість, яка робить кожен атом крихітним магнітом. Мережа описується способом, еквівалентним енергії в системі обертання, знайденій у фізиці, і навчається через пошук значень для зв’язків між вузлами, щоб збережені зображення мали низьку енергію. 

Коли мережа Гопфілда отримує спотворене або неповне зображення, вона методично працює через вузли та оновлює їхні значення, тому енергія мережі падає. Таким чином, мережа працює поетапно, щоб знайти збережене зображення, яке найбільше схоже на недосконале, яке було подано.

Джеффрі Гінтон використав мережу Гопфілда як основу для нової мережі, яка використовує інший метод – машину Больцмана. Вона може навчитися розпізнавати характерні елементи в певному типі даних. 

Гінтон використовував інструменти статистичної фізики, науки про системи, побудовані з багатьох подібних компонентів. Машина навчається шляхом надання їй прикладів, які, ймовірно, виникнуть під час роботи машини. Машину Больцмана можна використовувати для класифікації зображень або створення нових зразків того типу візерунка, на якому вона була навчена. Гінтон спирався на цю роботу, допомагаючи розпочати поточний вибуховий розвиток машинного навчання.

Як розповідала Speka, у 2023 році Нобеля з фізики отримали П’єр Агостіні з Університету Огайо, США, Ференц Крауз з Інституту квантової оптики імені Макса Планка у Гархінгу, Німеччина, та Анн Льює з Лундського університету, Швеція, за їхні дослідження атосекундних імпульсів світла.