Нобелевская премия по физике 2024 года была присуждена двум ученым, чьи исследования стали настоящим прорывом на границе физики и информатики - Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону.
Работы ученых продемонстрировали, как глубокое понимание физических процессов может вдохновить на создание передовых технологий машинного обучения.
Казалось бы, что общего между физикой и искусственным разумом? Разработка нейронных сетей и алгоритмов ИИ традиционно относится к сфере информатики. Однако Хопфилд и Хинтон доказали, что физические идеи могут служить мощным источником инноваций в этой области.
Джон Хопфилд начинал свой научный путь как физик-теоретик, специализирующийся на биофизике. Но в начале 1980-х его интересы сместились в сторону нейронных сетей. Ключевую роль в этом сыграло его глубокое понимание физических процессов, в частности, коллективного поведения атомов в магнитных материалах.
Хопфилд заметил любопытную аналогию между упорядочиванием атомов в куске железа и работой нейронных сетей. Так же, как магнитные моменты атомов стремятся минимизировать суммарную энергию системы, нейроны в сети взаимодействуют друг с другом, чтобы достичь согласованного состояния. Этот «коллективный эффект» лег в основу революционной архитектуры нейронных сетей, предложенной Хопфилдом.
Параллельно с Хопфилдом, ключевые прорывы в области нейронных сетей совершал Джеффри Хинтон. Работая в Канаде, он внес фундаментальный вклад в развитие алгоритмов обучения глубоких нейронных сетей.
Исследования Хинтона во многом опирались на идеи, заложенные в работах Хопфилда. Совместными усилиями им удалось создать нейросетевые архитектуры, способные решать широкий спектр задач на уровне, сопоставимом с человеческим интеллектом.
Присуждение Нобелевской премии по физике ученым, внесшим ключевой вклад в развитие искусственного интеллекта, символизирует растущую конвергенцию различных научных дисциплин. Работы Хопфилда и Хинтона открыли новые горизонты для применения физических идей в информатике и продемонстрировали мощный синергетический эффект междисциплинарных исследований.