Назад
Нобелевские лауреаты по физике - 2024

Нобелевскую премию по физике дали за разработку методов обучения нейронных сетей

Фото: Джон Хопфилд (слева) и Джеффри Хинтон. Denise Applewhite / The Trustees of Princeton University; Carnegie Mellon University

Нобелевскую премию по физике в 2024 году присудили «за основополагающие открытия и изобретения, которые легли в основу машинного обучения с помощью искусственных нейронных сетей».

Награду получили ученые Джон Хопфилд (Принстонский университет, США) и Джеффри Хинтон (Университет Торонто, Канада). Работать с искусственными нейросетями новоиспеченные нобелевские лауреаты начали ещё в 1980-х, при этом в основу своих изысканий они положили физические принципы. Джону Хопфилду сейчас 91 год, а Джеффри Хинтону 76 лет.

Хопфилд преуспел в создании «ассоциативной памяти» – нейронной сети, которая может сохранять и реконструировать изображения и другие типы данных. Нейронная сеть, созданная Хопфилдом в начале 1980-х, была описана на языке статистической физики, который применяли для изучения ферромагнетиков – веществ, обладающих свойством «запоминания» намагнитившего их поля. Иными словами, законы функционирования, присущие атомной структуре железа, Хопфилд применил для создания искусственной нейросети.

Хинтон взял за основу сеть Хопфилда и разработал новый способ автономного поиска определенных свойств в массиве данных, который позволяет идентифицировать заданные элементы на изображениях. Эта сеть умела не только сохранять и воспроизводить поданные в нее изображения, но классифицировать их и создавать новые.

Сеть Хинтона назвали машиной Больцмана, так как в ней использовалась вероятностная вычислительная модель, работавшая по принципу распределения Больцмана. Поведение нейронов в этой системе не было детерминировано, но подчинялось закону распределения вероятностей. Такая нейросеть обучается на сообщаемых ей примерах распознавать определенные элементы в данных установленного типа.

Сегодня машина Больцмана нередко используется как составная часть в архитектуре более крупной и сложной нейросети. С ее помощью могут быть построены, например, системы по рекомендации фильмов или сериалов на основе предпочтений пользователя.

В момент появления модели Хопфилда и Хинтона не получили широкого практического применения, так как для них просто не хватало вычислительных мощностей. Но они лежат в основе развития методов машинного обучения, которые в последние годы привели к настоящему буму нейросетей.

Эллен Мунс, председатель Нобелевского комитета по физике, так прокомментировала решение:

«Работа лауреатов уже принесла огромную пользу. В физике мы используем искусственные нейронные сети в различных областях, например, при разработке новых материалов с определенными свойствами».
10 октября 2024 12:16