Нобелевская премия по физике присуждена исследователям за перевооружающую работу в области машинного обучения.

Нобелевский комитет по физике объявил в этот вторник, что Джеффри Хинтон и Джон Хопфилд были удостоены Нобелевской премии по физике 2024 года “за основополагающие открытия и изобретения, которые позволили развитие машинного обучения с использованием искусственных нейронных сетей.”

Марк Пирс, член Нобелевского комитета по физике, сообщил CNN, что работа исследователей проложила путь всей современной технологии ИИ, которую мы имеем сегодня.

Профессор Принстона Хопфилд создал систему для ассоциации, восстановления информации и работы в качестве ассоциативной памяти, а Хинтон — компьютерный ученый из Университета Торонто и бывший сотрудник Google — разработал метод, позволяющий обнаруживать свойства в данных, который впоследствии привел к созданию искусственных нейронных сетей. Награда для исследователей составляет 11 миллионов шведских крон (1 миллион долларов). Хинтон заявил, что он «потрясен» таким признанием.

Комитет объяснил на X больше о своем решении и влиянии работы исследователей. «Они показали совершенно новый способ использования компьютеров для помощи и руководства нам в решении многих проблем, с которыми сталкивается наше общество,» говорится в сообщении. «Благодаря их работе, у человечества теперь есть новый инструмент, который мы можем выбрать для использования в добрых целях. Машинное обучение на основе искусственных нейронных сетей в настоящее время революционизирует науку, технику и повседневную жизнь.»

На платформе социальных сетей многие пользователи высказывались в отношении наследия экспертов и его связи с физикой. «Хорошо, но в следующем году вернитесь к награждению реальной физики», — написал один из пользователей. «Важная работа, но это не физика», — сказал другой.

Однако, согласно New York Times, комитет объяснил, что доктор Хопфилд и доктор Хинтон «использовали инструменты из физики для создания методов, которые помогли заложить основу современного мощного машинного обучения».