Джеффри Э. Хинтон, ведущий исследователь искусственного интеллекта и заслуженный профессор Университета Торонто, стал лауреатом Нобелевской премии по физике 2024 года вместе с Джоном Дж. Хопфилдом из Принстонского университета.
Различные издания и коллеги-исследователи прозвали Хинтона «крестным отцом ИИ» за его революционную работу в области искусственных нейронных сетей - основополагающей технологии, лежащей в основе современного искусственного интеллекта.
Несмотря на признание, Хинтон все более осторожно относится к будущему ИИ. В 2023 году он покинул свой пост в подразделении DeepMind компании Google, чтобы более свободно говорить о потенциальных опасностях, связанных с неконтролируемым развитием ИИ.
Хинтон предупреждал, что стремительное развитие ИИ может привести к непреднамеренным и вредным последствиям, включая дезинформацию, вытеснение рабочих мест и даже экзистенциальные угрозы - в том числе вымирание человека, или так называемый «х-риск». Он выразил обеспокоенность тем, что технология, которую он помог создать, в конечном итоге может непредсказуемым образом превзойти человеческий интеллект, и этот сценарий вызывает у него особую тревогу.
Как сообщает MIT Tech Review после интервью с ним в мае 2023 года, Хинтон особенно обеспокоен плохими игроками, такими как авторитарные лидеры, которые могут использовать ИИ для манипулирования выборами, ведения войн или осуществления аморальных целей. Он выразил обеспокоенность тем, что системы ИИ, получив задание достичь целей, могут разработать опасные подцели, такие как монополизация энергетических ресурсов или самовоспроизведение.Джон Дж. Хопфилд, профессор Принстонского университета, получивший Нобелевскую премию вместе с Хинтоном, разработал модель ассоциативной памяти, известную как сеть Хопфилда, которая произвела революцию в хранении и восстановлении шаблонов, включая изображения.
Эта модель применяет принципы физики, в частности атомных спиновых систем, к нейронным сетям, позволяя им работать с неполными или искаженными данными для восстановления полных паттернов, и подобна тому, как диффузионные модели, используемые в сервисах ИИ для работы с изображениями и видео, могут научиться создавать новые изображения на основе тренировок по восстановлению старых.
Его вклад повлиял не только на ИИ, но и на вычислительную нейронауку и исправление ошибок, демонстрируя междисциплинарную значимость его работы.
Его работа, тесно связанная с атомными спиновыми системами, проложила путь для дальнейших достижений в области ИИ, включая машину Больцмана Хинтона.
В то время как работа Хинтона дала толчок развитию нейронных сетей в современную эпоху, ранние открытия Хопфилда заложили важнейший фундамент для распознавания образов в нейронных моделях.
Достижения обоих лауреатов оказали значительное влияние на стремительный рост ИИ, приведя к трансформационным изменениям в различных отраслях - от технологий до здравоохранения.
Нобелевский комитет подчеркнул, что их работа в области искусственных нейронных сетей уже принесла пользу широкому кругу областей, особенно в материаловедении и других.
0 комментариев