Arkadiusz OgończykNagroda Nobla w dziedzinie fizyki w 2024 roku została przyznana Johnowi Hopfieldowi z Uniwersytetu Princeton oraz Geoffrey’owi Hintonowi z Uniwersytetu w Toronto za ich przełomowe osiągnięcia w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych. Oboje odegrali kluczową rolę w rozwoju technologii głębokiego uczenia, która jest podstawą dzisiejszej rewolucji sztucznej inteligencji.
Sztuczne sieci neuronowe, będące inspiracją z biologicznych neuronów w mózgu, stały się fundamentem współczesnych systemów AI. Model neuronu opracowany przez Warrena McCullocha i Waltera Pittsa w 1943 roku opierał się na idei, że neuron otrzymuje sygnały od sąsiednich neuronów, które następnie może przetwarzać i przesyłać dalej. Hopfield wprowadził nowy rodzaj sieci neuronowej, nazwanej później siecią Hopfielda, która bazowała na zasadach fizyki, szczególnie tych związanych z magnetyzmem. Badania nad dynamiką tej sieci pozwoliły odkryć, że może ona przechowywać informacje, podobnie jak ludzka pamięć.
Z kolei Geoffrey Hinton wraz z innymi naukowcami, takimi jak Terrence Sejnowski, stworzył tzw. maszyny Boltzmanna. Były to zaawansowane modele sieci neuronowych, zdolne nie tylko do rozpoznawania wzorców, ale także do ich generowania. Hinton przyczynił się także do opracowania algorytmu backpropagation, który umożliwia sztucznym sieciom neuronowym efektywne uczenie się na podstawie zbiorów treningowych.
Przyznanie Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki badaczom zajmującym się sztucznymi sieciami neuronowymi podkreśla znaczenie interdyscyplinarnych badań, które łączą fizykę, matematykę i informatykę. Hopfield i Hinton przyczynili się do rozwoju technologii, która znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, od systemów symulujących molekuły po prognozowanie zmian klimatycznych.
Ich prace nie tylko zrewolucjonizowały sposób, w jaki rozwija się sztuczną inteligencję, ale także otworzyły nowe możliwości w fizyce, dzięki wykorzystaniu modeli głębokiego uczenia do zaawansowanych symulacji naukowych.
