John Hopfield i Geoffrey Hinton su prepoznati za svoj rad na ranim tehnikama mašinskog učenja koje su pomogle u izgradnji današnjih naprednih sistema

Nobelova nagrada za fiziku dodijeljena je dvojici istraživača koji su pomogli u izgradnji temelja umjetne inteligencije koja nas danas okružuje.

Amerikanac John Hopfield i Britanac Geoffrey Hinton obojica su radili na tehnikama strojnog učenja koje će dalje pokretati proizvode kao što je ChatGPT .

Ali profesor Hinton, rođen u Wimbledonu, također je poznat po svom protivljenju tim tehnologijama. Prošle godine je dao ostavku iz Googlea nakon decenije kako bi mogao slobodno upozoriti na “egzistencijalni rizik” koji predstavlja tehnologija.

Govoreći na ceremoniji u Švedskoj, profesor Hinton je rekao da je “zaprepašten”, dodajući: “Nisam imao pojma da će se ovo dogoditi. Veoma sam iznenađen.”

Nagrada se, međutim, ne poziva na ta upozorenja, već je umjesto toga dodijeljena dvojici istraživača “za temeljna otkrića i izume koji omogućavaju strojno učenje pomoću umjetnih neuronskih mreža”.

„Ovogodišnja dva dobitnika Nobelove nagrade za fiziku koristila su alate iz fizike da razviju metode koje su temelj današnjeg moćnog mašinskog učenja“, napisao je panel u saopštenju za javnost.

“John Hopfield je stvorio asocijativnu memoriju koja može pohraniti i rekonstruirati slike i druge vrste obrazaca u podacima. Geoffrey Hinton je izumio metodu Botzmannova mašina koja može autonomno pronaći svojstva u podacima i tako obavljati zadatke kao što je identifikacija specifičnih elemenata na slikama.”

Panel je upućivao na tekući rad na AI koji je transformirao svijet posljednjih godina. Opisujući rad profesora Hintona na ranom mašinskom učenju, kaže se da je on „nadogradio ovaj rad, pomažući da se pokrene trenutni eksplozivni razvoj mašinskog učenja“.

U govoru povodom preuzimanja nagrade, profesor Hinton, koji predaje na Univerzitetu u Torontu, u Kanadi, istakao je da je ponosan na svoj rad na umjetnoj inteligenciji i da će “ponovo učiniti isto”. Ali strahuje je da bi posljedice njegovog rada mogle biti “inteligentniji sistemi od ljudi koji na kraju preuzme kontrolu”.

Oba istraživača radila su na ranom mašinskom učenju, tehnici koja podupire ta otkrića umjetne inteligencije. Inspirisan je strukturom mozga, ali koristi čvorove u kompjuteru, a ne neurone koji podupiru mozak.