Нобель-2024. Сеть, которую изобрели физики

Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон, научившие нейронные сети думать. Фото с сайта www.molbio.princeton.edu и Рэмси Карди

Объявлением лауреатов премии по физике за 2024 год 8 октября продолжилась Нобелевская неделя. Лауреатов выбирает Нобелевский комитет по физике Королевской академии наук Швеции. С 1901 года Нобелевская премия в области физики присуждалась 117 раз, ее получили 225 человек. В этом году лауреатами объявлены американский ученый, сотрудник Принстонского университета Джон Хопфилд (1933 г.р.), а также британский и канадский ученый, сотрудник Университета Торонто Джеффри Хинтон (1947 г.р.) «за основополагающие открытия и изобретения, позволяющие осуществлять машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей».

«Два лауреата Нобелевской премии по физике этого года использовали инструменты из физики для разработки методов, которые являются основой современного мощного машинного обучения. Джон Хопфилд создал ассоциативную память, которая может хранить и восстанавливать изображения и другие типы шаблонов в данных. Джеффри Хинтон изобрел метод, который может выполнять такие задачи, как идентификация определенных элементов на изображениях», – отмечается в официальном пресс-релизе Нобелевского комитета.

Немного поясняя формулировку присуждения премии, можно сказать, что пресс-релиз озаглавлен так: «Они обучили искусственные нейронные сети, используя физику». Другими словами, Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон использовали физические концепции для создания методов, которые помогли заложить основу для машинного обучения. Сегодня уже общепризнано, что машинное обучение на основе искусственных нейронных сетей произвело революцию в науке, инженерии и повседневной жизни.

Причем оба лауреата применяли разные физические принципы для создания нейронных сетей. Сеть Хопфилда использует физику, которая описывает характеристики материала, связанные с его атомным спином, – свойство, которое делает каждый атом крошечным магнитом. Хинтон использовал сеть Хопфилда в качестве основы для новой сети, которая использует «машину Больцмана» – инструмент из статистической физики, основанный на исследовании множества схожих компонентов.

«Работа лауреатов уже принесла огромную пользу. В физике мы применяем искусственные нейронные сети в широком спектре областей, таких как разработка новых материалов с определенными свойствами», – подчеркнула Эллен Мунс, председатель Нобелевского комитета по физике.

«НГ»