Nagroda Nobla z fizyki w 2024 roku została przyznana dwóm pionierom w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych – Johnowi J. Hopfieldowi oraz Geoffrey’owi E. Hintonowi. Ich prace stanowiły fundament dla współczesnego uczenia maszynowego, kształtując rozwój sztucznej inteligencji i mając szerokie zastosowania w takich dziedzinach, jak biologia czy fizyka. W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób ich odkrycia zrewolucjonizowały naukę oraz jakie mają znaczenie dla przyszłości technologii.
Sieć Hopfielda: model pamięci inspirowany fizyką
John Hopfield, profesor Uniwersytetu Princeton, stworzył w latach 80. model sieci neuronowej, który umożliwił przechowywanie i odtwarzanie wzorców informacji, np. obrazów. Sieć ta była jednym z pierwszych przykładów pamięci asocjacyjnej. Każdy z węzłów sieci mógł przyjmować wartości 0 lub 1, co odpowiadało czarno-białemu obrazowi. Hopfield wprowadził do modelu koncepcję energii, znaną z fizyki, opartą na zasadach oddziaływań spinów magnetycznych w materiałach. Jego sieć działała poprzez minimalizację energii: po wprowadzeniu zniekształconego obrazu, sieć aktualizowała wartości węzłów tak, by odtworzyć zapamiętany wzorzec, działając na zasadzie „szukania” najbliższego stanu energetycznego.
Model Hopfielda jest szczególnie interesujący, ponieważ może przechowywać i rozpoznawać więcej niż jeden obraz jednocześnie, co było krokiem milowym w rozwijaniu pamięci komputerowej oraz algorytmów samouczących się. Przykładem zastosowania może być sytuacja, w której sieć odtwarza częściowo uszkodzone dane – coś, co jest dziś szeroko stosowane w systemach rozpoznawania wzorców.
Maszyna Boltzmanna i prace Hintona
Geoffrey Hinton, pracujący obecnie na Uniwersytecie w Toronto, zainspirowany pracą Hopfielda, opracował nowy model sieci – maszynę Boltzmanna. Opierała się ona na koncepcji statystycznej fizyki, która opisuje złożone układy składające się z wielu elementów. Maszyna Boltzmanna uczyła się poprzez analizowanie wzorców danych i była w stanie autonomicznie klasyfikować oraz generować nowe przykłady na podstawie zebranych danych.
Maszyna Boltzmanna różni się od sieci Hopfielda, ponieważ wprowadza dodatkową warstwę „ukrytych węzłów”, które nie są bezpośrednio powiązane z danymi wejściowymi. To właśnie te ukryte węzły odgrywają kluczową rolę w procesie uczenia, przetwarzając informacje na głębszym poziomie. Metoda ta była prekursorem dzisiejszych algorytmów głębokiego uczenia się (deep learning), co pozwoliło na dynamiczny rozwój AI, zwłaszcza w obszarze rozpoznawania obrazów, mowy i tekstu.
Szerokie zastosowania odkryć
Prace Hopfielda i Hintona wpłynęły na wiele dziedzin nauki. W fizyce sztuczne sieci neuronowe są wykorzystywane do projektowania nowych materiałów o określonych właściwościach, co otwiera możliwości tworzenia bardziej zaawansowanych technologii. W neuronauce modele sieci Hopfielda znalazły zastosowanie w badaniach nad ludzką pamięcią i nawigacją, pomagając naukowcom lepiej zrozumieć, jak mózg przechowuje i przetwarza informacje.
May-Britt Moser, laureatka Nagrody Nobla z medycyny, podkreśla, że modele sieci neuronowych są nieocenione w badaniach nad funkcjonowaniem neuronów w mózgu, co pozwala na analizę działania tysięcy komórek jednocześnie. Metody Hopfielda, jak zaznacza Moser, pomagają wizualizować, jak pewne myśli lub lęki mogą utknąć w naszej pamięci – koncepcja ta ma szerokie implikacje w badaniach nad zdrowiem psychicznym.
Przyszłość AI
Odkrycia Hopfielda i Hintona stały się podstawą współczesnych algorytmów uczenia maszynowego, które zrewolucjonizowały wiele branż, od medycyny po przemysł motoryzacyjny. Systemy AI bazujące na sieciach neuronowych są wykorzystywane do rozpoznawania obrazów, analizy danych medycznych oraz optymalizacji procesów przemysłowych. Sieci te pomagają również w automatyzacji wielu zadań, co znacznie przyspiesza rozwój innowacyjnych technologii.
Obaj laureaci, dzieląc się nagrodą w wysokości 11 milionów koron szwedzkich, zapoczątkowali epokę dynamicznego rozwoju AI, która wpływa na każdy aspekt współczesnego życia. Ich prace są nie tylko hołdem dla interdyscyplinarnego podejścia do nauki, ale także dowodem na to, jak fizyka i matematyka mogą wspierać postęp w tak zaawansowanych dziedzinach, jak sztuczna inteligencja.