Нобелевская неделя продолжается! Во вторник, 8 октября, объявлены обладатели самой главной научной премии в области физики. Ими стали ученые Джон Дж. Хопфилд и Джеффри Э. Хитон. Награда нашла их за «основополагающие открытия и изобретения, которые позволяют осуществлять машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей». Что это значит? И почему без их работ не было бы никакого ChatGPT — объясняем максимально просто!
За что в этом году дана Нобелевская премия по физике?
Александр Бухановский, руководитель исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО: За разработку и обоснование методической базы машинного обучения — архитектуры нейронной сети и метода ее обучения, позволивших в будущем имитировать когнитивные функции человека при в задачах распознавания и классификации различных объектов. Стоит отметить, что сами ученые изначально не планировали решать задачи машинного обучения, это применение выросло уже потом, по мере развития вычислительной техники.
Кто такие Хопфилд и Хитон?
Александр Бухановский, руководитель исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО: Джон Хопфилд – физик, именно он предложил новую модель обработки данных, которая представляется в форме нейронной сети определенной архитектуры и умеет решать задачи выявления характерных структур в зашумленных данных, будучи обученной на эталонных образцах.
А вот Джеффри Хинтон уже развил на ее основе метод решения задач классификации (разделения характерных объектов), для которой явное задание эталонов уже не требуется. Учитывая, что в жизни люди обычно не мыслят эталонами, а просто соотносят друг с другом сходные объекты, это позволило сделать серьезный шаг в сторону развития современного ИИ.
Что именно они сделали для развития нейросетей?
Александр Бухановский, руководитель исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО: В искусственном интеллекте нейронная сеть имеет очень слабую сакральную связь с биологией. На самом деле – это удобный (для компьютерной реализации, не для человека) механизм обработки информации, который может перестраиваться под разные задачи. Нейроны – это отдельные «кирпичики», из которых опытный специалист может построить и «сарай», и «дворец».
Ключевое достижение Хопфилда и Хинтона состоит в том, что они обосновали саму оптимальную конструкцию нейронной сети, которая может решать такие задачи обработки данных. И сделали это с позиций статистической физики, опираясь на теоретическую аналогию с явлениями магнетизма и теплового движения молекул.
То есть без их работ не было бы ChatGPT? Почему?
Александр Бухановский, руководитель исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО: В основе ChatGPT лежит генеративная сеть, которая по набору слов (вопрос) может сгенерировать наиболее релевантный им ответ. Однако в основе этого механизма как раз и заложена идея обнаружения сходных объектов (чтобы правильный ответ соответствовал корректному вопросу). Потому, несомненно, сеть Хопфилда можно считать прадедушкой ChatGPT, хотя архитектуры самих нейросетей значимо различаются.
Почему это премия именно по физике?
Александр Бухановский, руководитель исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО: Потому что сама идея сети Хопфилда основана на принципах статистической физики — организации коллективного поведения отдельных узлов сети с целью обеспечить корректный процесс обработки данных так, чтобы выявить тот или иной образец. Коллективное поведение элементов вообще является ключевым механизмом изменения свойств разнообразных систем реального мира, в различных ситуациях: от замерзания воды – до возникновения эпидемий и революций (где элементом системы является сам человек). Этим, кстати, обусловлены многие открытия, сделанные в экономике, науках о обществе и человеке именно физиками.
Комментарии (0)