Pioneiros de aprendizado de máquina ganham o Prêmio Nobel de Física
Pioneiros de aprendizado de máquina ganham o Prêmio Nobel de Física
Dois pesquisadores que
John Hopfield, da Universidade de Princeton, em Nova Jersey e Geoffrey Hinton, da Universidade de Toronto, Canadá, compartilham o preço de 11 milhões de coroas suecas (US $ 1 milhão), anunciadas em 8 de outubro pela Royal Swedish Academy of Sciences em Estocolmo. Ambas as ferramentas físicas usadas para desenvolver métodos que Em 1982, Hopfield, um biólogo teórico com formação em física, desenvolveu uma rede que descreveu as conexões entre os nós como forças físicas 1/a>. Ao armazenar padrões como um estado de baixa energia da rede, o sistema conseguiu restaurar a imagem quando foi confrontado com um padrão semelhante. Tornou -se conhecido como uma memória associativa porque se assemelha ao cérebro que tenta lembrar uma palavra ou conceito raramente usado. Hinton, um cientista da computação, posteriormente usou princípios da física estatística que são usados para a descrição coletiva de sistemas que consistem em muitas partes individuais para desenvolver ainda mais as "redes de hopfield". Ao integrar probabilidades em uma versão em camadas da rede, ele criou uma ferramenta capaz de reconhecer e classificar imagens ou gerar novos exemplos do tipo em que foi treinado 2. Esses processos diferiram dos cálculos anteriores, uma vez que as redes foram capazes de aprender com os exemplos, incluindo dados não estruturados, o que é um desafio para o software convencional com base nos cálculos da etapa -passo. The networks are "generously idealized models that are as different from real biological neuronal networks as apples from planets", wrote Hinton em 2000 na natureza . Mas eles provaram ser úteis e foram amplamente desenvolvidos. As redes neurais que imitam a aprendizagem humana formam a base de muitas ferramentas de IA altamente desenvolvidas, desde grandes modelos de voz (LLMS) até algoritmos de aprendizado de máquina capazes de analisar grandes quantidades de dados, incluindo Modelo de previsão da estrutura de proteínas alphafold . Em uma conversa telefônica no anúncio, Hinton disse que era "um flash do nada" quando aprendeu sobre seu prêmio Nobel. "Estou impressionado, não tinha ideia de que isso aconteceria", disse ele. Ele acrescentou que o progresso na aprendizagem mecânica "terá uma enorme influência; será comparável à revolução industrial. Mas, em vez de exceder as pessoas com força física, excederá as pessoas em capacidade intelectual". Hopfield, J.J., Proc. Natl. Acad. Sci. EUA 79, 2554 (1982). >