يفوز رواد التعلم الآلي بجائزة نوبل للفيزياء
يفوز رواد التعلم الآلي بجائزة نوبل للفيزياء
اثنان من الباحثين
جون هوبفيلد من جامعة برينستون في نيو جيرسي وجيفري هينتون من جامعة تورنتو ، كندا ، يشتركان في سعر 11 مليون كرونة سويدية (مليون دولار) ، والتي أعلنت في 8 أكتوبر من قبل الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم في ستوكهولم. كلتا الأدوات المادية المستخدمة لتطوير الأساليب التي
في عام 1982 ، طور هوبفيلد ، عالم الأحياء النظري ذو الخلفية في الفيزياء ، شبكة وصفت الاتصالات بين العقد كقوى فعلية 1 . من خلال تخزين الأنماط كحالة طاقة منخفضة للشبكة ، تمكن النظام من استعادة الصورة عندما واجهها نمط مماثل. أصبحت معروفة بالذاكرة الترابطية لأنها تشبه الدماغ الذي يحاول تذكر كلمة أو مفهوم نادرًا ما. Hinton ، عالم الكمبيوتر ، استخدم لاحقًا مبادئ من الفيزياء الإحصائية التي يتم استخدامها للوصف الجماعي للأنظمة التي تتكون من الكثير من الأجزاء الفردية لتطوير "شبكات Hopfield". من خلال دمج الاحتمالات في إصدار مطبق من الشبكة ، قام بإنشاء أداة تمكنت من التعرف على الصور وتصنيفها أو إنشاء أمثلة جديدة من النوع الذي تم تدريبه على
اختلفت هذه العمليات عن الحسابات السابقة ، لأن الشبكات تمكنت من التعلم من أمثلة ، بما في ذلك البيانات غير المنظمة ، والتي تشكل تحديًا للبرامج التقليدية استنادًا إلى حسابات الخطوة الخطوة. الشبكات عبارة عن "نماذج مثالية بسخاء تختلف عن الشبكات العصبية البيولوجية الحقيقية مثل التفاح من الكواكب" ، كتبت Hinton في عام 2000 في الطبيعة . لكنها أثبتت أنها مفيدة وتم تطويرها على نطاق واسع. الشبكات العصبية التي تقلد التعلم البشري تشكل أساسًا للعديد من أدوات الذكاء الاصطناعى المتقدمة للغاية ، من النماذج الصوتية الكبيرة (LLMs) إلى خوارزميات التعلم الآلي القادر على تحليل كميات كبيرة من البيانات ، بما في ذلك
في محادثة هاتفية في الإعلان ، قال هينتون إنه "فلاش من الأزرق" عندما علم بجائزة نوبل. وقال "أنا مندهش ، لم يكن لدي أي فكرة عن حدوث ذلك". وأضاف أن التقدم في التعلم الميكانيكي سيكون له تأثير هائل ؛ سيكون مشابهًا للثورة الصناعية. ولكن بدلاً من تجاوز الناس في القوة البدنية ، فإنه سيتجاوز الناس في القدرة الفكرية ". Hopfield ، J.J. ، Proc. ناتل. أكاد. SCI. الولايات المتحدة الأمريكية 79 ، 2554 (1982).