Nevronske mreže in umetna inteligenca prinesli Nobelovo nagrado za fiziko
Dasiravno Nobelove nagrade za računalništvo ali informatiko ne podeljujejo, sta letošnja prejemnika nagrade za fiziko temu zelo blizu. Danes so v Stockholmu razglasili, da nagrado prejmeta John Hopfield s Princetona in Geoffrey Hinton z Univerze v Torontu, ki sta odigrala ključno vlogo pri razvoju nevronskih mrež.
Nagrado prejmeta za fundamentalne odkritja in izume, ki so dali strojno učenje z umetnimi nevronskimi mrežami. Zlasti v teh časih je umetna inteligenca obče prisotna, a že pred razmahom modernih jezikovnih modelov in podobnih orodij je strojno učenje močno vplivalo na naša življenja. Vse od algoritma, ki nam predlaga posnetke na YouTubu, do prepoznavanja fotografij so tehnologije, ki so v najširšem pomenu besede umetna inteligenca. Strojno učenje rešuje čedalje več nalog, ki jih klasični proceduralni programi ne morejo.
Hopfield je razvil koncept Hopfieldove mreže, ki opravlja funkcijo asociativnega pomnilnika. V takšni nevronski mreži je možno shraniti podatke, ki jih je potem sposobna reproducirati iz podobnih vhodov. To pomeni, da lahko takšno mrežo uporabljamo tudi za razločevanje med vhodi. Delo je kasneje nadgradil Hinton, ki je razvil Boltzmannov stroj. Ta ima nevrone v nevronski mreži razporejene tudi v skritih slojih, ki niso neposredno dostopni, temveč zgolj interagirajo z drugimi nevroni in so ključni za delovanje. Takšne nevronske mreže so sposobne učenja.
Rezultate lahko danes opazujemo povsod, od jezikovnih modelov od strojnega prevajanja. A pot, ki so jo prehodile nevronske mreže in umetna inteligenca, ni bila premočrtna. Zadnji razmah po letu 2010 je navdušil, a v letih 70. in zgodnjih 90. letih sta bili dve obdobji popolnega zastoja razvoja, ki ju imenujemo zima. Hopfield in Hinton v tem času nista obupala in tudi zato sta bila danes nagrajena.
