Dlaczego tegoroczna Nagroda Nobla w dziedzinie fizyki ma kluczowe znaczenie dla przyszłości sztucznej inteligencji?

Amerykański naukowiec John Hopfield oraz jego brytyjsko-kanadyjski kolega Geoffrey Hinton, nazywany również „ojcem chrzestnym sztucznej inteligencji”, w 2024 roku zostali laureatami Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki za sprawą badania, które umożliwiły rozwój uczenia maszynowego za pomocą sztucznych sieci neuronowych.

„Tegoroczni laureaci Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki wykorzystali narzędzia fizyki do opracowania metod, które stanowią podstawę współczesnego potężnego uczenia maszynowego” – poinformowała Akademia na swoim oficjalnym koncie w serwisie X.

„Pokazali zupełnie nowy sposób wykorzystania komputerów do radzenia sobie z wyzwaniami społecznymi i ich rozwiązywania” – dodano.

Szwedzka Królewska Akademia Nauk, ogłaszając nagrodę, podkreśliła „transformacyjne wkłady” obu naukowców, które umożliwiły przetwarzanie ogromnych ilości danych oraz umiejętność podejmowania decyzji w sposób przypominający ludzki mózg.

Kim są laureaci?

John Hopfield, emerytowany profesor Uniwersytetu Princeton (91 lat), w latach 80. XX wieku opracował sieć Hopfielda, która służyła do modelowania pamięci asocjacyjnej przy wykorzystaniu zasad fizyki. Jego praca była kluczowa dla zrozumienia, w jaki sposób sieci neuronowe mogą symulować procesy pamięciowe i uczenia się.

Geoffrey Hinton (76 lat), brytyjski naukowiec i emerytowany profesor Uniwersytetu w Toronto, w 2023 roku opuścił Google, po tym jak zdał sobie sprawę, że komputery mogą stać się inteligentniejsze od ludzi znacznie szybciej, niż było to przewidywane.

Hinton, specjalista w dziedzinie informatyki i psychologii poznawczej, opracował metodę, która pozwala komputerom samodzielnie rozpoznawać cechy danych oraz wykonywać zadania takie jak identyfikacja określonych elementów na obrazach.

„Byłem całkowicie zaskoczony, nie miałem pojęcia, że to się wydarzy, bardzo mnie to zdziwiło” – powiedział Hinton dziennikarzom, zapytany o swoje odczucia jako laureat Nagrody Nobla.

„To będzie porównywalne z rewolucją przemysłową. Uczenie maszynowe przewyższy intelektualne zdolności ludzi” – dodał.

Chociaż podkreślił wiele zastosowań technologii, takich jak opieka zdrowotna, asystenci AI czy poprawa produktywności pracy, zwrócił również uwagę na potencjalne zagrożenia, które mogą prowadzić do sytuacji, w których kontrola wymknie się spod naszej władzy.

Wpływ ich pracy

Osiągnięcia Hopfielda i Hintona wykraczają poza badania teoretyczne i znalazły zastosowanie w praktyce, stając się częścią codziennego życia. Sieć Hopfielda odegrała kluczową rolę w przedstawieniu, jak sieci neuronowe mogą naśladować sposób, w jaki mózg przetwarza i przechowuje informacje.

Hinton rozwinął sieć Hopfielda, tworząc maszynę Boltzmanna, która dzięki fizyce statystycznej uczy się rozpoznawać charakterystyczne cechy danych. Maszyna ta może być uczona na podstawie przykładów, które prawdopodobnie wystąpią podczas jej działania.

W oparciu o swoje doświadczenie w trakcie procesu szkolenia maszyna jest zdolna do klasyfikacji obrazów lub generowania nowych przykładów, tym samym odgrywając znaczącą rolę w rozwoju uczenia maszynowego.

Praca Hintona nad metodą wstecznej propagacji (backpropagation) zrewolucjonizowała sposób uczenia sieci neuronowych, umożliwiając im rozwój poprzez naukę na podstawie własnych błędów.

Ta metoda jest kluczowa dla współczesnych systemów głębokiego uczenia, które stanowią podstawę technologii takich jak rozpoznawanie mowy, widzenie komputerowe czy przetwarzanie języka naturalnego.

Bez wstecznej propagacji sieci neuronowe miałyby trudności z poprawą swojej dokładności i złożoności, co utrudniałoby wykonywanie zaawansowanych zadań, które są dziś możliwe.

Od systemów rozpoznawania głosu po narzędzia diagnostyczne w medycynie, te postępy stanowią fundament rewolucji AI. Komitet Noblowski podkreślił, że ich praca umożliwia AI bardziej efektywne porządkowanie i analizowanie ogromnych zbiorów danych w różnych sektorach:

„Uczenie maszynowe oparte na sztucznych sieciach neuronowych rewolucjonizuje naukę, inżynierię i codzienne życie”

Globalne obawy

Komitet uznał również szeroko rozpowszechnione globalne obawy związane z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją.

„Podczas gdy uczenie maszynowe przynosi ogromne korzyści, jego szybki rozwój budzi również obawy dotyczące naszej przyszłości” – powiedziała Ellen Moons, przewodnicząca Komitetu Noblowskiego ds. Fizyki.

„To zbiorowa odpowiedzialność ludzi, aby korzystać z tej nowej technologii w sposób bezpieczny i etyczny, dla największego dobra ludzkości” – dodała.

Hinton wcześniej poruszał te obawy, rezygnując ze swojej pozycji w Google, aby otwarcie mówić o ryzyku związanym z technologią, którą pomógł stworzyć. Wyraził swoje stałe zaniepokojenie „wieloma potencjalnymi negatywnymi konsekwencjami” wynikającymi z uczenia maszynowego, szczególnie w kontekście sytuacji, w których systemy te mogą wymknąć się spod kontroli.

Mimo to zauważył, że podjąłby te same decyzje ponownie.

Nagroda Nobla, uznawana na całym świecie za najwyższe wyróżnienie dla fizyków, została ustanowiona na mocy testamentu Alfreda Nobla i honoruje osiągnięcia w dziedzinie nauki, literatury, medycyny i pokoju.

Nagroda wiąże się z gratyfikacją finansową w wysokości 1,1 miliona dolarów, która zostanie podzielona między dwóch laureatów.

Nagroda Nobla w dziedzinie fizyki jest drugą przyznaną w tym tygodniu, po nagrodzie w dziedzinie medycyny, którą zdobyli amerykańscy naukowcy Victor Ambros i Gary Ruvkun za odkrycie mikroRNA i jego roli w regulacji genów, co zapewniło wgląd w sposób specjalizacji komórek.