„Nobelio fizikos premija buvo skirta John Hopfield iš Prinstono universiteto ir Geoffrey Hinton iš Toronto universiteto už atradimus ir išradimus, kurie sudarė mašininio mokymosi blokus, pagrindžiančius daugelį galingiausių šiandienos dirbtinio intelekto (AI) modelių.
Mokslininkai padėjo apmokyti dirbtinius neuroninius tinklus, kurie gali atpažinti dėsningumus dideliuose duomenų rinkiniuose, naudodami fizikos idėjas, todėl tapo įmanoma atlikti mašininio mokymosi užduotis, tokias, kaip veido atpažinimas ir kalbos vertimas.
Hintonas, britų ir kanadiečių kompiuterių mokslininkas, žinomas, kaip vienas iš „AI krikštatėvių“, daugiau, nei dešimtmetį, dirbo „Google“, tačiau praėjusiais metais pasitraukė, norėdamas laisviau kalbėti apie AI plėtros riziką. Jis ir kiti išreiškė susirūpinimą dėl būdų, kaip dirbtinis intelektas gali pakenkti žmonijai.
Antradienio ryto pokalbyje su Nobelio komitetu Hintonas sakė, kad „nerimauja, kad bendras to rezultatas gali būti už mus protingesnės sistemos, kurios galiausiai perims valdymą“, tačiau jis „dar kartą darytų tą patį“, kai kalbama apie jo polinkį ką nors dirbti.
Hopfieldas pakartojo šio laureato susirūpinimą antradienio popietę vaizdo pokalbyje su Prinstono auditorija, pilna dėstytojų ir kitų svečių.
„Man rūpi ne AI, o AI kartu su informacijos srautu visame pasaulyje“, – sakė jis ir pridūrė, kad paprastas algoritmas neuroniniame tinkle gali valdyti labai didelę informacijos sistemą, tačiau jį „neramina“ mintis, kad tokių tinklų darbas gali būti nelabai suprantamas.
Nuo devintojo dešimtmečio 91 metų Hopfieldas ir 76 metų Hintonas atliko svarbų darbą, kuriame naudojamos pagrindinės fizikos sąvokos, kurdami dirbtinius neuroninius tinklus.
„Jie parodė visiškai naują būdą, kaip naudoti kompiuterius, kad padėtų ir padėtų mums įveikti daugelį iššūkių, su kuriais susiduria mūsų visuomenė“, – X antradienį paskelbė Nobelio komitetas, Stokholme paskelbdamas premiją.
Dirbtiniai neuroniniai tinklai, kaip rodo pavadinimas, yra programos, padedančios mašinoms mokytis – įkvėptos žmogaus smegenų ir jo neuronų tinklo gebėjimų.
"Mes galime atpažinti vaizdus ir kalbą ir susieti juos su prisiminimais ir praeities patirtimi. Milijonai neuronų, sujungtų kartu, suteikia mums unikalių pažinimo gebėjimų", - sakė Ellen Moons, Nobelio fizikos komiteto pirmininkė.
Mašininio mokymosi tikslas – imituoti tuos gebėjimus, tiekiant kompiuteriams neįtikėtiną duomenų kiekį, kad jie galėtų atlikti užduotis, pvz., siūlyti nuspėjamąjį tekstą arba pasirinkti kitą „Netflix“ laidą.
Hopfieldas pradėjo šį darbą 1982 m., kai sukūrė „Hopfieldo tinklą“, neuroninį tinklą, galintį išsaugoti ir prisiminti dėsningumus su tik daline informacija, įkvėptas to, ką jis pavadino „asociatyvine atmintimi“.
Dirbtinis intelektas siūlo „gebėjimą susieti dalykus, susieti patirtį“, – sakė Hopfieldas 2020 m. podcast'e, nurodydamas, kaip paminėti tik kelis faktus apie žmogų, pavyzdžiui, kaip jis atrodo, kaip skamba jo balsas, kur jis įstojo į koledžą ir kur jį sutikote – suteikia galimybę ką nors prisiminti, kas jis yra, net be vardo ir pavardės.
„Daugelį AI pažangos, kurią matome šiandien, tikrai galima tiesiogiai arba netiesiogiai priskirti šioms idėjoms, – sakė Dmitrijus Krotovas, IBM tyrimų darbuotojas Kembridže, Masažas. „Jo įtaka buvo nepaprastai didžiulė“.
Hintonas išplėtė Hopfieldo darbą, kad sukurtų tinklą, kuris galėtų atpažinti žinomus dėsningumus dar nematytoje informacijoje. Jis sukūrė techniką, kuri padeda optimizuoti neuroninį tinklą, pakartotinai taisant klaidas, kol jos išnyksta.
Mokslininkų požiūris į neuroninių tinklų mokymą padėjo paruošti kelią tokioms sistemoms, kaip „ChatGPT“.
"Būtų sunku įsivaizduoti, kad GPT ir viskas kitas būtų čia be jų", - sakė Jerome'as Delhommelle'as, Amerikos fizikos draugijos aktualios duomenų mokslo grupės pirmininkas ir chemikas iš Masačusetso universiteto Lowell.
Paklaustas apie jo mėgstamą AI įrankį, Hintonas atsakė, kad naudoja GPT-4, naujausią OpenAI modelį, kai tik nori sužinoti atsakymą į bet ką. "Aš visiškai juo nepasitikiu, nes jis gali sukelti haliucinacijas," - sakė jis, - "bet beveik visuose dalykuose tai ekspertas, nors ir nėra labai geras, ir tai labai naudinga." [1]
1. U.S. News: Nobel Prize in Physics Goes to AI Pioneers. Woodward, Aylin. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 09 Oct 2024: A.3.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą