Tänavuse Nobeli füüsikaauhinna said John Hopfield Princetoni ülikoolist ja Geoffrey Hinton Toronto ülikoolist „fundamentaalsete avastuste ja leiutiste eest, mis võimaldavad masinõpet tehislike närvivõrkude abil“. Paar saab võrdse osa 11 miljoni Rootsi krooni suurusest auhinnast, mille väärtus on umbes 1,06 miljonit dollarit.
Alates 1980. aastatest lähtusid teadlased statistilise füüsika kontseptsioonidest, et luua tehisnärvivõrke, mis suudavad teavet salvestada ja otsida. Need inimaju struktuurist inspireeritud võrgud on aluseks paljudele kaasaegsetele tehisintellekti rakendustele, näiteks juturobotitele nagu ChatGPT ja digitaalsetele assistentidele nagu Siri. Samuti aitavad nad teadlastel andmeid analüüsida ja mustreid otsida.
„Neid tehisnärvivõrke on kasutatud teadusuuringute edendamiseks nii erinevates füüsikavaldkondades nagu osakestefüüsika, materjaliteadus ja astrofüüsika,“ ütles Nobeli füüsikakomitee esimees Ellen Moons täna hommikul toimunud pressikonverentsil. „Samuti on need saanud osaks meie igapäevaelust, näiteks näotuvastuses ja keeletõlkes.“
Neuronivõrgud põhinevad arvutuskihil, mida saab treenimise teel tugevdada või nõrgendada, nagu neuroneid ajus. Ühes otsas imetakse andmed sisse - näiteks pilt - ja iga kihi sõlmed reageerivad andmete tunnustele, näiteks pildi värvile, servadele või joonele. Pärast miljonite märgistatud piltidega treenimist on kihid ja sõlmed kaalutud nii, et tehisintellekt suudab märgistuseta pilte ära tunda.
Hopfield ja Hinton olid nende võrkude teerajajad ja rakendasid neid varases arvutinägemises. Hopfield lõi varase närvivõrgu, mille sõlmed olid nagu aatomid magnetilises materjalis. Püüdes taasluua sisendpilte, optimeeris ta aatomilaadsete sõlmede kaalusid, võttes eeskuju füüsikast ja minimeerides süsteemi üldist „energiat“. Hinton võttis need ideed üles ja arendas neid edasi, kuni need võisid konkureerida varajastel arvutinägemise võistlustel. Võtmehetk saabus 2012. aastal, kui Hinton ja kolleegid võitsid ImageNet'i võistluse - iga-aastase võistluse, kus objektituvastustarkvara peab klassifitseerima tuhandeid pilte -, kasutades neuronvõrku, mis vähendas veamäära poole võrra, tehes valesid otsuseid vaid 15% juhtudest.
Hinton ütles pressikonverentsil telefonitsi, et ta oli uudisest „hämmastunud“. Kaasaegsed masinõppe vahendid suurendavad tootlikkust, kuid ta tunneb ka muret, et tehisintellekti süsteemid jooksevad amok. „Ma olen mures, et selle üldiseks tagajärjeks võivad olla meist intelligentsemad süsteemid, mis lõpuks võtavad kontrolli üle,“ ütles ta.
Lisateave: https://www.science.org/content/article/surprise-ai-pioneers-win-physics-nobel
