Это цитата сообщения кол-лексус Оригинальное сообщение

Нобелевская премия по физматематике и современным методам машинного обучения и ИИ
Среда, 09 Октября 2024 г. 12:20 ИИ лишь частично


Нобелевскую премию по физике присудили в этом году за «основополагающие открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей». Награду разделят Джон Хопфилд (США) и Джеффри Хинтон (Канада). Их разработки и открытия, сделанные еще в 1980-х, стали основой для бурного развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) в 2010-е. Эксперты признают важность их исследований для машинного обучения, однако добавляют, что С ФИЗИКОЙ ОНИ СВЯЗАНЫ ЛИШЬ ЧАСТИЧНО .

Нобелевская премия по физике присуждена во вторник 91-летнему профессору Принстонского университета (США) Джону Хопфилду и 76-летнему профессору Университета Торонто (Канада) Джеффри Хинтону. Их эксперименты с использованием инструментов из области физики привели к разработке методов, ставших основой современного машинного обучения, указывают в Нобелевском комитете: «Хотя компьютеры не могут мыслить, сегодня они имитируют такие процессы, как память и обучение. Это стало возможно благодаря исследованиям лауреатов».
В 1970-х Джон Хопфилд работал над созданием «ассоциативной памяти» для компьютерных систем и в 1982 году разработал новую нейронную сеть.
Сеть Хопфилда сохраняла визуальные шаблоны и могла воссоздавать неполные и искаженные элементы, основываясь на анализе наиболее похожих изображений. Спустя несколько лет Джеффри Хинтон создал на основе этой сети новую систему — машину Больцмана. С ее помощью удалось распознавать характерные элементы в данных. Она используется для классификации или создания изображений.

В Нобелевском комитете отмечают, что в 1980-е исследования лауреатов не стали революционным прорывом только потому, что у компьютеров того времени не хватало мощностей. Однако технологии постепенно развивались, и с 2000-х годов стало возможным реализовывать идеи машинного обучения. Доцент кафедры инженерной кибернетики НИТУ МИСИС Андрей Филимонов отмечает, что сеть Хопфилда лежит в основе большинства современных нейросетей, которые созданы для восстановления пропущенных значений или воссоздания всего визуального образа по его части: «Это работает как современный алфавит для всего машинного обучения и является частью базовой архитектуры нейросетей».

Сейчас технологии, созданные на основе исследований лауреатов, используются при распознавании лиц — например, в ходе анализа видеопотока камер наблюдения или даже просто при оплате проезда в метро, приводит пример замдиректора Института интеллектуальных кибернетических систем НИЯУ МИФИ Валентин Климов.

Впрочем, сами модели машинного обучения скорее относятся к области математики, говорит эксперт,— а математика еще со времен Альфреда Нобеля не входит в список научных дисциплин, отмечаемых Нобелевским комитетом. «Закономерно возникает вопрос — почему математикам дали премию по физике? Но дело в том, что исследования работы мозга, на которых базируются нейросети,— это междисциплинарная область, относящаяся в том числе и к физике»,— объясняет он.
Старший преподаватель кафедры инженерной кибернетики НИТУ МИСИС Эмин Тагиев предполагает, что работы Хопфилда и Хинтона были отмечены Нобелевским комитетом из-за важности ИИ для современной науки. «Нейронные сети повсеместно задействованы в физике и выводят работу на новый уровень,— приводит пример эксперт.— В экспериментальной науке методы ИИ активно применяются для обработки данных. А в теоретической — для сокращения затрат на вычисления».