Årets Nobelpris i fysik 2024 har gått till två forskare, John Hopfield och Geoffrey Hinton, som revolutionerat artificiell intelligens och maskininlärning. De har använt sig av fysikens verktyg för att utveckla metoder som gjort dagens AI-system möjliga.
John Hopfield skapade ett nätverk
John Hopfield skapade ett nätverk, ett slags associativt minne, som kan lagra och återskapa bilder och mönster. Det kan exempelvis känna igen en ofullständig eller förvrängd bild och återskapa den till sin ursprungliga form. Hans idé bygger på fysiken bakom vissa material där varje atom fungerar som en liten magnet.
Geoffrey Hinton och boltzmannmaskinen
Geoffrey Hinton, inspirerad av Hopfields arbete, skapade en annan typ av nätverk, Boltzmannmaskinen. Den fungerar genom att den lär sig identifiera specifika drag eller egenskaper i data. Med den kan man till exempel känna igen särdrag i bilder eller skapa nya exempel på mönster baserade på vad maskinen tränats på. Hinton använde sig av statistisk fysik för att utveckla detta system, där många små delar arbetar tillsammans för att uppnå ett mål.
En enorm betydelse för utvecklingen av AI
Deras arbete har haft en enorm betydelse för utvecklingen av AI och maskininlärning. De teknologier de skapade används idag i allt från bildigenkänning till att träna maskiner att förstå och tolka stora mängder data. Det är inte bara inom fysiken deras bidrag varit avgörande – det påverkar allt från medicinsk forskning till teknikutveckling.
La grunden för dagens artificiella neuronnätverk
Med sina forskningsinsatser har Hopfield och Hinton lagt grunden till det som idag är artificiella neuronnätverk, en central del av maskininlärning och AI. Neuronnätverk är inspirerade av hur hjärnan fungerar. I dessa nätverk motsvaras hjärnans neuroner av noder, som likt synapser påverkar varandra och skapar kopplingar som kan stärkas eller försvagas beroende på hur nätverket tränas.
Genom att utveckla tekniker som kan lära sig och bli bättre över tid har de två forskarna fört AI framåt på ett sätt som gör att det nu är en del av vår vardag. Tänk bara på hur våra mobiler känner igen ansikten på foton eller hur digitala assistenter förstår våra kommandon – allt detta har sitt ursprung i de idéer som Hopfield och Hinton utvecklade på 1980-talet och framåt.
Nobelpristagarnas arbete påverkar många områden
Pristagarnas arbete har inte bara påverkat fysikens område, utan också många andra vetenskaper och industrier. Genom att använda dessa AI-tekniker kan forskare idag utveckla allt från nya material till att analysera stora datamängder på ett sätt som inte varit möjligt tidigare.
Som Ellen Moons, ordförande för Nobelkommittén för fysik, säger: “Deras arbete har redan haft stor nytta, och vi använder deras teknologier inom många olika områden för att nå ännu fler framsteg.”
Det här Nobelpriset i fysik 2024 visar hur djupgående och banbrytande forskningen kring maskininlärning och neuronnätverk är – och hur mycket mer vi kan vänta oss i framtiden tack vare dessa upptäckter.
Pristagare
John J. Hopfield, 1933 (91 år)
Chicago, IL, USA
Fil.dr 1958 Cornell University, Ithaca, NY, USA
Professor vid Princeton University, NJ, USA
Geoffrey E. Hinton, 1947 (76 år)
London, Storbritannien.
Fil.dr 1978 vid The University of Edinburgh, Storbritannien
Professor vid University of Toronto, Kanada
Läs mer om nyheten på kva.se/nyheter/nobelpriset-i-fysik-2024/
