Nobel z fizyki za prace, dzięki którym rozwija się sztuczna inteligencja

Naukowcy, których odkrycia umożliwiły uczenie się maszyn i rozwój sztucznej inteligencji – Amerykanin John J. Hopfield oraz Kanadyjczyk Geoffrey E. Hinton – zostali laureatami Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki.

Nagrodę Nobla w dziedzinie fizyki za rok 2024 otrzymali wspólnie Amerykanin John J.Hopfield (Princeton University) i Geoffrey brytyjsko-kanadyjski naukowiec E.Hinton (University of Toronto) za „fundamentalne odkrycia i wynalazki, które umożliwiają uczenie maszynowe za pomocą sztucznych sieci neuronowych”. Werdykt ogłosił we wtorek w Sztokholmie Komitet Noblowski.

Dalsza część tekstu pod tweetem

Chociaż komputery nie potrafią myśleć – mogą naśladować funkcje, takie jak pamięć i uczenie się. W latach 40. XX wieku naukowcy opierali się na matematyce, która leży u podstaw sieci neuronów i synaps mózgu. Kolejny element pochodził z psychologii, dzięki hipotezie neurobiologa Donalda Hebba, zgodnie z którą uczenie się zachodzi, ponieważ połączenia między neuronami są wzmacniane, gdy pracują razem. 

Naukowcy próbowali odtworzyć sposób funkcjonowania mózgu poprzez budowanie sztucznych sieci neuronowych jako symulacji komputerowych. Neurony mózgu są w nich naśladowane przez węzły, którym nadano różne wartości, a synapsy – reprezentowane przez połączenia między węzłami, które mogą być wzmacniane lub osłabiane.

Dalsza część tekstu pod tweetem

Pod koniec lat 60. XX wieku zniechęcające wyniki teoretyczne sprawiły, że wielu badaczy podejrzewało, że te sieci neuronowe nigdy nie będą miały żadnego rzeczywistego zastosowania. 

Zainteresowanie nimi odżyło w latach 80. XX w. Wtedy właśnie tegoroczni nobliści rozpoczęli ważne prace nad sztucznymi sieciami neuronowymi, wykorzystując zapożyczone z fizyki narzędzia.

John Hopfield skonstruował pamięć skojarzeniową (asocjacyjną), która jest w stanie przechowywać i rekonstruować obrazy oraz inne rodzaje wzorców. Natomiast Geoffrey Hinton wynalazł metodę, która może samodzielnie znajdować pewne właściwości w danych i dzięki temu wykonywać zadania, takie jak identyfikowanie konkretnych elementów na obrazach. 

Dzięki ich pracy od lat 80. XX w. powstały podwaliny pod rewolucję uczenia maszynowego, która rozpoczęła się około 2010 roku. 

Obecny rozwój dziedziny, którą zajęli się nobliści, stał się możliwy dzięki dostępowi do ogromnych ilości danych, które można wykorzystać do trenowania sieci, oraz wzrostowi mocy obliczeniowej. Dzisiejsze sztuczne sieci neuronowe są często ogromne i zbudowane z wielu warstw. Nazywa się je głębokimi sieciami neuronowymi, a sposób ich trenowania nazywa się głębokim uczeniem. 

– Praca laureatów przyniosła już wielkie korzyści. W fizyce wykorzystujemy sztuczne sieci neuronowe w szerokim zakresie obszarów, takich jak opracowywanie nowych materiałów o określonych właściwościach

— powiedziała Ellen Moons, przewodnicząca Komitetu Noblowskiego w dziedzinie fizyki. 

Ich wyniki są też przydatne w systemach rozpoznawania twarzy, automatycznych tłumaczeniach. Odegrały podstawową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji. 

Wielu badaczy rozwija obecnie obszary zastosowań uczenia maszynowego. Trwają również szerokie dyskusje na temat kwestii etycznych związanych z rozwojem i wykorzystaniem tej technologii. 

Wykorzystanie uczenia maszynowego do przeszukiwania i przetwarzania ogromnych ilości danych było niezbędne na przykład do odkrycia bozonu Higgsa. Inne zastosowania obejmują redukcję szumów w pomiarach fal grawitacyjnych pochodzących ze zderzających się czarnych dziur lub poszukiwanie egzoplanet. W ostatnich latach tę technologię zaczęto stosować również przy obliczaniu i przewidywaniu właściwości cząsteczek i materiałów – np. przy obliczaniu struktury cząsteczek białek, która determinuje ich funkcję, lub przy określaniu, które nowe wersje materiału mogą mieć najlepsze właściwości do wykorzystania w bardziej wydajnych ogniwach słonecznych. 

Kanadyjsko-brytyjski informatyk i psycholog poznawczy Geoffrey Everest Hinton (ur. 6 grudnia 1947 w Wimbledonie) doktorat zrobił w 1978 r. na University of Edinburgh. Obecnie jest emerytowanym profesorem Uniwersytetu w Toronto (Kanada). Jest uważany za „ojca chrzestnego sztucznej inteligencji”, ponieważ opracował metodę uczenia się sztucznych sieci neuronowych, polegającą na rozpoznawaniu wzorców w konkretnym zbiorze danych. W 2023 r. odszedł z pracy w Google, aby ostrzegać przed zagrożeniami związanymi z niekontrolowanym rozwojem i stosowaniem sztucznej inteligencji. 

– Jestem oszołomiony. Nie miałem pojęcia, że do tego dojdzie

– powiedział Hinton we wtorek, gdy skontaktował się z nim telefonicznie Komitet Noblowski. 

Naukowiec ocenił, że sztuczna inteligencja będzie miała „ogromny wpływ” na cywilizację, przynosząc poprawę produktywności i opieki zdrowotnej.

– Będzie to porównywalne z rewolucją przemysłową

– przyznał podczas rozmowy z reporterami i członkami Królewskiej Szwedzkie Akademii Nauk.

W jego opinii zamiast przewyższać ludzi pod względem siły fizycznej, sztuczna inteligencja może przewyższyć nas pod względem zdolności intelektualnych.

– Nie mamy doświadczenia, jak to jest radzić sobie z mądrzejszymi od nas. I pod wieloma względami będzie to wspaniałe. Musimy się jednak również brać pod uwagę szereg możliwych złych konsekwencji, w szczególności groźbę wymknięcia się tego spod kontroli

– skomentował noblista. 

John Hopfield urodził się w 1933 r. w Chicago jako jeden z szóstki dzieci polskiego fizyka Johna Josepha Hopfielda. Jego matka Helen Hopfield również była fizyczką. Doktorat zrobił w 1958 na Cornell University. Jest profesorem na Princeton University. 

Nagrodą w wysokości 11 mln koron szwedzkich (ok. 4,2 mln zł) naukowcy podzielą się po równo.

Dalsza część tekstu pod grafiką

Mamy pierwszą Nagrodę Nobla z informatyki

Komitet Noblowski uznał, kosztem fizyki, że w dzisiejszych czasach informatyka jest tak ważną dziedziną, że zasługuje na Nagrodę Nobla – powiedział prof. Rafał Demkowicz–Dobrzański, fizyk kwantowy z Uniwersytetu Warszawskiego, komentując wtorkowy werdykt akademii noblowskiej.

– To jest rewolucja – w tym sensie, że mamy pierwszą Nagrodę Nobla z informatyki. To nie jest w zasadzie nagroda z fizyki, chociaż twórcy mieli dużo wspólnego z fizyką i inspirowali się wieloma procesami fizycznymi. To jest nagroda za algorytmy, które służą do przetwarzania informacji

– skomentował prof. Rafał Demkowicz–Dobrzański, fizyk kwantowy z Uniwersytetu Warszawskiego, który słuchał ogłoszenia wyników przez szwedzką akademię w Centrum Współpracy i Dialogu UW. 

Ekspert przypomniał, że sieć neuronowa jest algorytmem, który jest wzorowany na tym, jak działa nasz mózg.

– Strukturę sieci neuronowej tworzymy w pewnej analogii do tego, jak nasze neurony są połączone i przetwarzają informacje. Ale to wszystko robimy w materii krzemowej – elektronicznej, a nie biologicznej

– powiedział Demkowicz–Dobrzański.

I dodał, że w czasach, kiedy Alfred Nobel zakładał swoją fundację, informatyka nie istniała, więc jej nie uwzględnił w testamencie. 

– Widać, że Komitet Noblowski jednak zrobił ten krok dalej – uznał, że w dzisiejszych czasach informatyka jest tak ważną dziedziną, że zasługuje na Nagrodę Nobla, w pewnym sensie kosztem fizyki. Ale wydaje mi się, że ta nagroda jest bardzo dobrze uzasadniona, zważywszy na to, że w ostatnich latach metody AI w zasadzie nas zalały. Od dwóch lat mamy słynnego chata GPT, który jest ikoną tego, do czego doszliśmy od lat 80., czyli pionierskich prac noblistów – Hopfielda i Hintona

– zaznaczył ekspert. 

Przypomniał, że „trzeba było 40 lat, żeby można było pokazać praktyczne skutki odkrytych idei – żeby zaczęły działać”. Sztuczna inteligencja przeżyła też okres „zamrożenia” swojego rozwoju w latach 90. 

– To jest bardzo ciekawa historia sztucznej inteligencji i sieci neuronowych. Kiedy miały one swój początek w latach 80., ludzie podeszli do nich z entuzjazmem i bardzo dużo sobie po nich obiecywali; że pozwolą nam zrozumieć mózg, świadomość, pozwolą nam przetwarzać informacje w zupełnie nowy sposób. Lata 90. i początek dwutysięcznych nazywa się „zimą” sztucznej inteligencji, bo wszyscy stracili nadzieję, że to będzie działało

– powiedział Demkowicz–Dobrzański. 

I podał przykład: „Okazało się, że te sieci dobrze działały rozpoznając cyferki i literki, ale już z pismem – bazgrołami – gorzej sobie radziły. A nikt nie był w stanie pokazać, że one zaczynają robić użyteczne rzeczy na taką skalę, jaką widzimy dzisiaj”. 

Na tle tej historii – zdaniem eksperta – wszystko, co dziś dzieje się ze sztuczną inteligencją jest na swój sposób wyjątkowe ze względu na szerokie zastosowanie. 

– Dzisiaj metody sztucznej inteligencji próbujemy stosować wszędzie i w związku z tym ta Nagroda Nobla jest bardzo na czasie, dobrze uzasadniona, ale też rewolucyjna przez to, że jest z informatyki

– podsumował ekspert.

Czytaj także:

KRAJ I ŚWIAT

Amerykanie Victor Ambros i Gary Ruvkun – laureatami Nagrody Nobla w dziedzinie medycyny

7 października 2024

Amerykańscy biolodzy Victor Ambros i Gary Ruvkun zostali tegorocznymi laureatami Nagrody Nobla w dziedzinie medycyny - ogłosił w poniedziałek Komitet Noblowski. Doceniono ich za odkrycie mechanizmu, który pomaga zrozumieć rozwój chorób...

Czytaj więcej