Hopfield és Hinton Nobel-díjat nyert az AI területén végzett munkájukért

Bíró Gábor 2024. October 04.
4 perc olvasási idő

A 2024-es fizikai Nobel-díjat John Hopfield és Geoffrey Hinton kapták meg mesterséges intelligenciával kapcsolatos úttörő munkájukért. Az elismerés a mesterséges neurális hálózatok terén elért alapvető felfedezéseiket honorálja, amelyek lehetővé tették a modern gépi tanulás fejlődését. Az 1980-as években végzett kutatásaik megalapozták a mai AI technológiákat, beleértve a képfelismerést és a nyelvi feldolgozást is. Ez a forradalmi munka jelentősen hozzájárult a tudományos és technológiai világ előrehaladásához.

Hopfield és Hinton Nobel-díjat nyert az AI területén végzett munkájukért
Forrás:

John Hopfield hozzájárulásai
1982-ben John Hopfield egy mérföldkőnek számító tanulmányt tett közzé, amelyben bemutatta a Hopfield-hálózatot, egy visszacsatolt mesterséges neurális hálózatot, amely képes adatminták tárolására és rekonstruálására. Ez a modell a sűrített anyagfizika, különösen az atomi spinkutatások alapelveit alkalmazta a neurális hálózatok terén, és lehetővé tette, hogy a hálózat memóriát tartson és felismerjen mintákat. Hopfield munkája a Kaliforniai Műszaki Intézetben (Caltech) zajlott, amelyet ő maga "csodálatos környezetnek" nevezett ötleteinek tesztelésére. Kutatása során olyan asszociatív memóriarendszert fejlesztett ki, amely képes volt torzított vagy hiányos képeket kijavítani. Ezzel megalapozta a későbbi gépi tanulási és mesterséges intelligencia-technológiák fejlődését.

Geoffrey Hinton és a Boltzmann-gép
Hopfield munkájára építve Geoffrey Hinton 1985-ben kifejlesztette a Boltzmann-gépet, egy forradalmi mélytanulási modellt, amely önállóan képes volt minták felismerésére az adatokban. Ez a modell a statisztikai fizika eszközeit használta, és bemutatta, hogy képes példákból tanulni, képeket osztályozni, valamint új mintákat generálni a kapott adatok alapján. Hinton munkája nem állt meg a Boltzmann-gépnél; később számos fontos tanulmányt publikált a backpropagation, vagyis a visszaterjesztési algoritmus terén, amely a modern gépi tanulási rendszerek egyik alapvető eleme. A Torontói Egyetemen, majd a Google-nál végzett munkája során jelentősen hozzájárult a mesterséges neurális hálózatok fejlődéséhez, és a mesterséges intelligencia „keresztapja” címet érdemelte ki.

A modern AI-re gyakorolt hatás
Hopfield és Hinton úttörő munkája mélyreható hatást gyakorolt a modern mesterséges intelligenciára, lehetővé téve a tudomány számos területén elért előrelépéseket. Neurális hálózati modelljeik a gépi tanulás építőköveit jelentik, és olyan alkalmazásokban használatosak, mint a részecskefizika, az asztrofizika vagy az anyagtudomány. Hinton Boltzmann-gépe például alapját képezte a mai generatív AI modelleknek, mint a ChatGPT. Kutatásaik forradalmasították a képfelismerést, a nyelvi feldolgozást és a mintázatelemzést, új távlatokat nyitva olyan területeken, mint az anyagtudomány és a számítógépes látás. A Nobel-bizottság kiemelte, hogy felfedezéseik erőteljes eszközt adtak az emberiség kezébe, rámutatva a kutatásuk jelenlegi technológiára és tudományos kutatásokra gyakorolt messzemenő hatásaira.

Hinton aggályai az AI jövőjével kapcsolatban
Annak ellenére, hogy Geoffrey Hinton jelentős mértékben hozzájárult az AI fejlődéséhez, az elmúlt években egyre több aggodalmát fejezte ki a technológia gyors fejlődésével és annak potenciális kockázataival kapcsolatban. 2023-ban elhagyta Google-beli pozícióját, hogy nyíltan beszélhessen ezekről a problémákról, attól tartva, hogy az emberek hamarosan nem lesznek képesek megkülönböztetni az AI által generált tartalmakat a valóságtól. Hinton ellenezte az AI katonai célú felhasználását, és bevallotta, hogy munkássága egy részét megbánta. Nobel-díjának átvétele után az ipari forradalomhoz hasonlította az AI hatását, mondván, hogy a mesterséges intelligencia "meghaladja majd szellemi képességeinket," kiemelve ezzel a technológia átalakító erejét és az etikai kihívásokat is, amelyek az AI fejlődésével járnak.

Bíró Gábor 2024. October 04.
© 2025 Birow.com