Newseria

Nagrodę Nobla w dziedzinie fizyki przyznano dwóm naukowcom. John Hopfield stworzył pamięć asocjacyjną, a Geoffrey Hinton wynalazł metodę, dzięki której sztuczna inteligencja może za pomocą danych wykonywać różne zadania.

– To pierwsza w historii Nagród Nobla nagroda za sposób przetwarzania informacji, a nie za odkrycie czy eksperyment fizyczny. Komitet Noblowski według mnie uczynił słusznie, bo to, co się dzieje obecnie w dziedzinie sztucznej inteligencji, przetwarzanie informacji, jest kluczową rzeczą dla rozwoju całej naszej cywilizacji – ocenia dr hab. Rafał Demkowicz-Dobrzański, prof. Instytutu Fizyki Teoretycznej na Wydziale Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego.

Nagroda Nobla z dziedziny fizyki… a raczej z informatyki

John Hopfield z Uniwersytetu Princeton i Geoffrey Hinton z Uniwersytetu w Toronto zostali wyróżnieni za pionierską pracę nad sztucznymi sieciami neuronowymi, które stanowią podstawę dużej części współczesnej sztucznej inteligencji. Technologia została zainspirowana strukturą mózgu. W sztucznej sieci neuronowej neurony mózgu są reprezentowane przez węzły o różnych wartościach, które wpływają na siebie nawzajem poprzez połączenia. Sieć jest „trenowana”, na przykład poprzez rozwijanie silniejszych połączeń między węzłami o jednocześnie wysokich wartościach. Tegoroczni laureaci prowadzili ważne prace z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych od lat 80. XX wieku.

– Było to na tyle rewolucyjne, że pozwoliło inaczej komputerom liczyć, inaczej przetwarzać informacje w sposób, który nie jest ściśle algorytmiczny. Tak jak w informatyce przez algorytm rozumiemy to, że mamy pewne jasne kroki, które należy wykonać, pomnożyć dwie liczby, podzielić i uzyskamy odpowiedź, tak w przypadku sieci neuronowej my tak naprawdę nie wiemy, jak ona będzie działać – tłumaczy fizyk.

Szwedzka Akademia Nauk w uzasadnieniu decyzji wskazuje, że John Hopfield wynalazł sieć, która wykorzystuje metodę zapisywania i odtwarzania wzorów, czyli fizykę, która opisuje cechy materiału ze względu na jego spin atomowy i jest trenowana przez znajdowanie wartości dla połączeń między węzłami.

Geoffrey Hinton wykorzystał sieć Hopfielda jako podstawę nowej sieci, która wykorzystuje inną metodę: maszynę Boltzmanna. Może się ona nauczyć rozpoznawać charakterystyczne elementy w danym typie danych. Maszyny Boltzmanna można używać np. do klasyfikowania obrazów. Hinton rozwinął tę pracę, pomagając zainicjować obecny dynamiczny rozwój uczenia maszynowego.

Obecnie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w szeregu zadań. W ubiegłym roku naukowcy z Bostonu poinformowali, że są blisko przełomu w badaniach przesiewowych raka płuc – opracowania sztucznej inteligencji, która będzie w stanie wykryć wczesne objawy choroby na wiele lat przed tym, zanim lekarze wykryją je na tomografii komputerowej.

Sztuczną inteligencję mogą też wykorzystywać np. platformy streamingowe. Naukowcy z Claremont Graduate University opracowali system oparty na uczeniu maszynowym, który pozwala identyfikować wśród nowych piosenek te, które prawdopodobnie staną się przebojami.

Warner Bros we współpracy z Cinelytic stosuje AI do przewidywania sukcesu filmu. Z kolei YouTube wykorzystuje ją do dostosowywania jakości przesyłania strumieniowego na podstawie szybkości łącza internetowego widza.

Systemy sztucznej inteligencji zostały już przeszkolone w zakresie psychografii i neurolingwistyki. Dzięki temu połączeniu sztuczna inteligencja rozumie każdą osobę niemal tak dobrze jak najlepszy przyjaciel.

Źródło: Newseria