John J. Hopfield és Geoffrey E. Hinton kapták az idei fizikai Nobel-díjat
A mesterséges intelligencia és a mélytanulási algoritmusok egyre inkább meghatározzák a mindennapi életünket, ehhez pedig elengedhetetlen volt John Hopfield és Geoffrey Hinton munkássága, ami több tudományterület összekapcsolásával lehetővé tette a mesterséges tanulást a mesterséges neurális hálózatokban. A Svéd Királyi Akadémia ezzel indokolta, hogy idén a 91 éves amerikai Hopfieldnek, a Princeton Egyetem emeritus professzorának és a 76 éves, brit-kanadai Hintonnak ítélték meg a fizikai Nobel-díjat.
A mesterséges intelligencia egyik keresztapjaként emlegetett Hintonnak telefonon gratuláltak a Nobel elnyeréséhez. Miután Hinton az utóbbi években arról lett közismert, hogy egyre sűrűbben hívta fel a figyelmet a mesterséges intelligenciában rejlő veszélyekre, nem csoda, ha már a köszönőbeszédében is megemlítette, hogy a technikának a benne rejlő szédületes lehetőségek mellett megvannak az árnyoldalai is. „Az emberiségnek nincs semmilyen tapasztalata valami olyasmivel, ami okosabb nála” – fogalmazott.
Miért fontos ez?
Az idei fizikai Nobel-díjnál nincs is nagyon mit magyarázni azon, hogy mi Hopfield és Hinton munkásságának a jelentősége, hiszen már évek óta minden a mesterséges intelligenciáról szól. Anders Irbäck elméleti fizikus, a Nobel-bizottság tagja szerint a két kutató a mesterséges neurális hálózatok alapjait hozta létre, ezzel pedig alapvetően határozták meg a gépi tanulást. Irbäck szerint a két tudós kutatásai fizikai alapokon nyugszanak, ezért is ebben a kategóriában kaptak elismerést.
Hopfield a róla elnevezett Hopfield-hálózattal egy olyan mesterséges asszociatív memóriát hozott létre, amelyben képeket vagy egyéb mintázatokat lehet tárolni és rekonstruálni a tárolt adatokból. A hálózatban tárolt adatok, például képek, előhívhatók akkor is, ha a hálózatnak megadott minta hibás vagy sérült – ilyenkor Hopfield módszerében a leginkább hasonlító kép lesz az eredmény.
Hinton fejlesztései az adatok interpretációját segítették elő a Hopfield-hálózatban. Az eredetileg pszichológiát és informatikát hallgató kutató célja az volt, hogy az emberihez hasonló módon működő gépi memóriát hozzon létre, ami képes saját kategóriákba sorolni és interpretálni az információt, ehhez pedig Hopfieldhez hasonlóan a fizikához, ezen belül is a statisztikai fizikához fordult.
A Boltzmann-gép a szilárd anyagok hőkezelésénél használt módszerről kapta a nevét. A Hinton által alkalmazott eljárásban a gép jellegzetes vonásokat keres egy adott adathalmazban, és képes a tárolt minták osztályozására, illetve ugyanolyan típusú minták létrehozására, mint amilyennel tanították.
A fordítóprogramtól a világuralomig
Hinton és Hopfield munkássága alapozta meg a gépi tanulás forradalmát, ami a 2010-es években következett be, és ami most jobban dübörög, mint valaha. Az algoritmusok tanításához használt adatmennyiség és a gépek számítási teljesítménye megnőtt, így a hálózatok is komplexebbé válhattak.
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás most már az élet minden területén megjelent, a Boltzmann-gép például azoknak a rendszereknek is része, amelyek filmet vagy a felhasználó eddigi viselkedésének megfelelő termékeket ajánlanak, de a két kutató munkásságának komoly tudományos haszna is van: Ellen Moons anyagtudós, a fizikai Nobel-bizottság elnöke szerint érdekes látni, hogy a fizikai Nobel-díjat frissen elnyerő módszert milyen széles körben alkalmazzák már most is a fizikán belül, például új, adott tulajdonságokkal rendelkező anyagok létrehozására. A két kutató munkássága tette lehetővé a mára széles körben elterjedt képfelismerő vagy fordítóprogramok fejlesztését is.
Hinton szerint a felfedezéseiknek „az ipari forradalomhoz mérhető jelentősége” lesz majd, a jövő hálózatai viszont nem fizikai erőben, hanem intellektuálisan múlják majd felül az embert. Gyakran hangoztatott aggodalmai ellenére nem bánta meg, hogy ezt a kutatási területet választotta: „más körülmények között ugyanígy cselekedtem volna”, mondta az ünnepségen, hozzátéve, hogy ettől még továbbra is nyugtalanítja az a kilátás, hogy az emberinél intelligensebb rendszer egyszer átveheti az emberiség feletti uralmat. Annak ellenére, hogy Hinton ekkora jelentőséget tulajdonít a kutatásaiknak, nem számított a Nobel-díjra, mint mondta, megdöbbent, amikor tájékoztatták róla, hogy elnyerte.
Hinton amellett, hogy gyakran figyelmeztet a veszélyekre, nyilvánvalóan nem az apokalipszist akarta rászabadítani a világra, az ünnepségen tartott beszédében (és a korábbi megszólalásaiban) is hangsúlyozta, hogy a mesterséges intelligenciában hihetetlen lehetőségek rejlenek, amelyeket egyre szélesebb körben használnak is, ezek közül pedig leginkább az orvostudományban történő alkalmazását nevezte különösen jelentősnek.
Az elmúlt évek
Tavaly ilyenkor szürreális pillanatokat élhettünk át Magyarországon: Karikó Katalin hétfői orvosi díja után ugyanis rögtön másnap újabb magyar Nobel-díjast hirdettek, az azóta tudománypolitikai tanácsadóként is operáló fizikus, Krausz Ferenc személyében. 2022-ben a kvantum-összefonódással kísérletező kutatókat (Alain Aspect, John Clauser, Anton Zeilinger) díjazták, míg 2021-ben egy meteorológus, egy óceánkutató és egy elméleti fizikus kapta a díjat megosztva, akik a globális felmelegedés előrejelzését és modellezését segítő komplex fizikai rendszerek létrehozásában játszottak úttörő szerepet.
Mi jön még?
A 2024-es Nobel-díjak bejelentése szerdán a kémiai, csütörtökön az irodalmi, majd pénteken a békedíjjal folytatódik, míg október 14-én hétfőn kihirdetik az 1969-ben alapított közgazdasági Nobel-emlékdíj győztesét vagy győzteseit is.
A Nobel-díjat Alfred Nobel svéd kémikus és feltaláló hozta létre, aki hagyatékát az emberiségnek legnagyobb hasznot hozó kutatók elismerésére ajánlotta fel – az első díjakat halála után hat évvel, 1901-ben adták át. Az elismeréseket hivatalosan idén is december 10-én, Nobel halálának napján adják majd át Stockholmban, amikor a kitüntetett kutatók a Nobel-díjhoz járó érem és diploma mellett 11 millió svéd koronát (nagyjából 390 millió forintot) is magukhoz vehetnek.
