Çmimi Nobel 2024 në fizikë i është dhënë John Hopfield dhe Geoffrey Hinton për "zbulimet e tyre themelore" që mundësojnë mësimin e makinerive me rrjete nervore artificiale.

“Edhe pse kompjuterët nuk mund të mendojnë, makinat tani mund të imitojnë funksione të tilla si kujtesa dhe të mësuarit. Laureatët e këtij viti në fizikë kanë ndihmuar për ta bërë këtë të mundur”, tha Komiteti Nobel në një deklaratë.

Komiteti shpalli nderin prestigjioz, që shihet si kulmi i arritjeve shkencore, në Suedi të hënën. Çmimi mbart një çmim parash prej 11 milionë korona suedeze (1 milion dollarë).

Hopfield në Universitetin Princeton dhe Hinton në Universitetin e Torontos u vlerësuan për vendosjen e themeleve për mësimin e makinerive që fuqizon shumë nga produktet e sotme.

"Duke përdorur koncepte dhe metoda themelore nga fizika, ata kanë zhvilluar teknologji që përdorin struktura në rrjete për të përpunuar informacionin," tha komiteti. Kjo ka bërë që zhvillimi i mësimit të makinerive të "shpërthejë" gjatë dy dekadave të fundit, shtoi ai.

Hinton, i cili është quajtur "kumbari" i inteligjencës artificiale (AI), tha se ishte "i habitur" për të marrë çmimin.

I pyetur nga gazetarët për rëndësinë e mundshme të teknologjisë që kërkimi i tij ka ndihmuar në zhvillimin, ai tha se AI do të ketë një "ndikim të madh" në shoqëritë tona.

“Do të jetë e krahasueshme me revolucionin industrial. Por në vend që t'i tejkalojë njerëzit në fuqi fizike, do t'i tejkalojë njerëzit në aftësi intelektuale. Ne nuk kemi përvojë se si është të kesh gjëra më të zgjuara se ne, "tha ai në një intervistë telefonike pas njoftimit.

Geoffrey Hinton, këshilltar kryesor shkencor në Institutin Vector, flet gjatë Forumit Ekonomik Ndërkombëtar të Amerikave (IEFA) Toronto Global Forum në Toronto, Ontario, Kanada, të enjten, 5 shtator 2019. Forumi Global i Torontos është një jo- organizata fitimprurëse që nxit dialogun për çështje kombëtare dhe globale që mbledh së bashku krerët e shteteve, guvernatorët e bankave qendrore, ministrat dhe vendimmarrësit ekonomikë globalë.

Hinton parashikoi se teknologjia do të revolucionarizonte gjëra të tilla si kujdesi shëndetësor, duke çuar në një "përmirësim të madh të produktivitetit".

“Por ne gjithashtu duhet të shqetësohemi për një sërë pasojash të këqija të mundshme, veçanërisht kërcënimin që këto gjëra të dalin jashtë kontrollit,” paralajmëroi ai.

Falë punës së laureatëve, AI është "bërë pjesë e jetës sonë të përditshme", nga njohja e fytyrës te përkthimi i gjuhës, tha Ellen Moons, kryetare e Komitetit Nobel për Fizikë.

"Zbulimit dhe shpikjet e laureatëve formojnë blloqet ndërtuese të mësimit të makinerive që mund të ndihmojnë në marrjen e vendimeve më të shpejta dhe më të besueshme, për shembull kur diagnostikohen kushtet mjekësore," tha Moons.

Duke imituar trurin

AI është bërë stenografi për mësimin e makinerive duke përdorur rrjete nervore artificiale. Kjo teknologji – e zhvilluar nga Hopfield dhe Hinton – bazohet në strukturën e trurit.

Ndërsa një tru ka neurone, një rrjet nervor artificial ka nyje me vlera të ndryshme. Ndërsa neuronet e trurit komunikojnë me njëri-tjetrin përmes sinapseve, nyjet artificiale ndikojnë njëri-tjetrin përmes lidhjeve. Ju mund të stërvitni një rrjet nervor artificial duke zhvilluar lidhje më të forta midis nyjeve, ashtu si mund të stërvitni trurin.

Ashtu si ne mund të shkatërrojmë trurin tonë për një fjalë ose fakt të veçantë që e përdorim rrallë dhe e mbajmë mend pak, rrjetet nervore artificiale gjithashtu mund të kërkojnë përsëri nëpër modelet që ka ruajtur - falë shpikjes së rrjetit Hopfield në 1982.

“Rrjeti që ndërtoi Hopfield ka nyje që janë të bashkuara të gjitha së bashku nëpërmjet lidhjeve të fuqive të ndryshme. Çdo nyje mund të ruajë një vlerë individuale - në punën e parë të Hopfield kjo mund të jetë ose 0 ose 1, si pikselët në një foto bardh e zi, "tha komiteti, duke detajuar punën e dyshes.

Did you know that an artificial neural network is designed to mimic the brain?

Inspired by biological neurons in the brain, artificial neural networks are large collections of “neurons”, or nodes, connected by “synapses”, or weighted couplings, which are trained to perform… pic.twitter.com/KgHpQzhdW1

— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 8, 2024

Pasi Hopfield publikoi kërkimin e tij, Hinton e zgjeroi atë duke përdorur ide nga fizika statistikore dhe zhvilloi formën më të hershme të mësimit të makinerive, të quajtur "makina Boltzmann".

Që nga vitet 1980, rrjetet janë rritur në madhësi. Ndërsa Hopfield përdori një rrjet me vetëm 30 nyje - me më pak se 500 parametra që i lidhin ato - rrjetet e sotme mund të përmbajnë më shumë se një trilion parametra.

Ndryshe nga softueri tradicional, i cili është i ngjashëm me ndjekjen e një recete për të pjekur një tortë, një rrjet nervor artificial është në gjendje të mësojë me shembull - duke u mbështetur në njohuritë e mëparshme për të krijuar receta të reja.

Përveçse është një pionier i AI, Hinton ka kërkuar gjithashtu kujdes rreth teknologjisë. Në maj 2023, ai u largua nga roli i tij në Google dhe vendosi të "bilbilit" pasi shqetësohej se sa i zgjuar po bëhej.

"Unë jam thjesht një shkencëtar që papritmas kuptova se këto gjëra po bëhen më të zgjuara se ne," tha Hinton për CNN vitin e kaluar. “Dua të sinjalizoj dhe të them se duhet të shqetësohemi seriozisht se si t'i ndalojmë këto gjëra të kenë kontroll mbi ne.”

Ai paralajmëroi se AI “e di se si të programojë, kështu që do të gjejë mënyra për të kapërcyer kufizimet që i vendosim. Do të gjejë mënyra për të manipuluar njerëzit për të bërë atë që dëshiron.”

Gjatë ceremonisë së shpalljes të së martës, Hinton u pyet nëse i vjen keq për punën e tij për të ndihmuar në krijimin e teknologjisë që ai ka frikë se mund të shkaktojë dëm të madh, pavarësisht përfitimeve të shumta të mundshme.

“Ka dy lloje keqardhjesh. Ka pendim aty ku ndihesh fajtor sepse ke bërë diçka që e dinte se nuk duhej ta kishe bërë, dhe më pas ka një keqardhje kur bëre diçka që do ta bëje sërish në të njëjtat rrethana, por në fund mund të mos dalë mirë.” tha Hinton.

"Kam llojin e dytë të keqardhjes që kam. Në të njëjtat rrethana do të bëja përsëri të njëjtën gjë, por jam i shqetësuar se pasoja e përgjithshme e kësaj mund të jenë sisteme më inteligjente se ne që përfundimisht marrin kontrollin.”/ CNN/