В 2024 году Нобелевская премия по физике была присуждена двум выдающимся ученым, внесшим неоценимый вклад в развитие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Лауреатами стали Джеффри Хинтон, известный как «крестный отец искусственного интеллекта», и Джон Хопфилд.
Лауреаты и их достижения
- Джеффри Хинтон (76 лет):
- Британо-канадский профессор Университета Торонто
- Пионер в области нейронных сетей и глубокого обучения
- Бывший сотрудник Google (покинул компанию в 2023 году)
- Джон Хопфилд (91 год):
- Американский профессор Принстонского университета
- Внес значительный вклад в теорию нейронных сетей
Шведская королевская академия наук объявила о присуждении премии на пресс-конференции в Стокгольме, подчеркнув революционный характер работ лауреатов в области машинного обучения.
Значение работ лауреатов
Исследования Хинтона и Хопфилда заложили фундамент современного ИИ, открыв путь к созданию таких систем, как ChatGPT. Их работы имеют широкий спектр практических применений:
- Улучшение моделирования климата
- Разработка эффективных солнечных батарей
- Анализ медицинских изображений
- Оптимизация интернет-поиска
- Совершенствование технологий обработки фотографий на мобильных устройствах
Профессор Хинтон сравнил влияние ИИ с промышленной революцией, отметив, что эта технология «превзойдет наши интеллектуальные возможности».
Реакция лауреатов
Джеффри Хинтон был застигнут врасплох новостью о присуждении премии. «Я понятия не имел, что это произойдет. Я очень удивлен», — сказал он в телефонном разговоре с Академией. В момент объявления результатов профессор находился в отеле в Калифорнии с плохим интернет-соединением.
Искусственный интеллект: перспективы и опасения
Несмотря на огромный потенциал ИИ, Хинтон также известен своими предупреждениями о возможных опасностях этой технологии. В 2023 году он покинул Google, чтобы открыто говорить о рисках, связанных с развитием систем, способных превзойти человеческий интеллект.
Нейронные сети и глубокое обучение
Ключевым элементом работ лауреатов являются искусственные нейронные сети — системы, имитирующие работу человеческого мозга. Они позволяют ИИ учиться на опыте, подобно человеку, что лежит в основе концепции глубокого обучения.