Ngày 8/10, John J.Hopfield, 91 tuổi, là giáo sư tại Đại học Princeton, New Jersey, Mỹ và Geoffrey E.Hinton, 77 tuổi, người Anh, là giáo sư tại Đại học Toronto, Canada. Cả hai nhà khoa học đã được Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển quyết định trao giải Nobel Vật Lý 2024 vì những đóng góp đột phá của họ trong lĩnh vực học máy, đặc biệt là trong mạng thần kinh nhân tạo.
John Hopfield đã phát minh ra một mạng lưới sử dụng phương pháp để lưu trữ và tái tạo các mẫu. Chúng ta có thể hình dung các nút (nodes) như những pixel. Mạng Hopfield sử dụng nguyên lý vật lý mô tả các đặc tính của vật liệu dựa trên spin nguyên tử – một đặc tính khiến mỗi nguyên tử trở thành một nam châm tí hon. Toàn bộ mạng lưới được mô tả theo cách tương đương với năng lượng trong hệ thống spin trong vật lý và được huấn luyện bằng cách tìm các giá trị cho liên kết giữa các nút sao cho các hình ảnh đã lưu trữ có năng lượng thấp. Khi mạng Hopfield được cung cấp một hình ảnh bị méo hoặc không hoàn chỉnh, nó sẽ lần lượt xử lý qua các nút và cập nhật các giá trị của chúng để làm giảm năng lượng của mạng. Mạng này sẽ hoạt động từng bước để tìm ra hình ảnh đã lưu trữ gần giống nhất với hình ảnh không hoàn hảo được đưa vào.
Geoffrey Hinton, nhà khoa học từng được nhận Giải thưởng Turing 2018 - Giải thưởng Nobel về khoa học máy tính cùng với hai nhà khoa học là Yoshua Bengio và Yann LeCun. Ba nhà khoa học là những người đã đặt nền móng cho AI hiện đại. Họ được ví như những ông “bố già” của thế giới AI. Khi hỏi về tiềm năng của công nghệ mà Hinton tư vấn cho phần phát triển, ông nói "AI sẽ có ảnh hưởng lớn" đến xã hội.
Nó có thể so sánh với cuộc cách mạng công nghiệp. Nhưng thay vì vượt trội hơn con người về sức mạnh thể chất, nó sẽ vượt qua người về khả năng trí tuệ. Chúng ta không có kinh nghiệm về chuyện sẽ xảy ra khi có những thứ thông minh hơn con người", ông nói trong cuộc phỏng vấn qua điện thoại sau thông báo về giải Nobel.
Máy Boltzmann, đã được Geoffrey Hinton phát triển dựa trên nền tảng của mạng Hopfield. Máy này có thể học cách nhận diện các yếu tố đặc trưng trong một loại dữ liệu nhất định. Hinton đã sử dụng các công cụ từ vật lý thống kê, ngành khoa học về các hệ thống được xây dựng từ nhiều thành phần tương tự nhau. Máy được huấn luyện bằng cách cung cấp cho nó những ví dụ rất có thể xảy ra khi máy vận hành. Máy Boltzmann có thể được sử dụng để phân loại hình ảnh hoặc tạo ra các ví dụ mới dựa trên mẫu mà nó đã được huấn luyện. Hinton đã tiếp tục phát triển dựa trên công trình này, góp phần thúc đẩy sự phát triển bùng nổ của học máy hiện nay.
Công trình của cả hai nhà khoa học John Hopfield và Geoffrey Hinton đoạt giải đã mang lại lợi ích to lớn. Mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể sử dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như phát triển các vật liệu mới với các tính chất cụ thể.
Có thể bạn chưa biết: Ở Einstein House CÓ MỘT CĂN PHÒNG LÀ ALAN TURING, VÀ MỘT TRONG 2 NHÀ KHOA HỌC VỪA ĐẠT GIẢI NOBEL VẬT LÝ LÀ E.HILTON ĐÃ TỪNG ĐẠT GIẢI TURING NĂM 2018
Einstein House (Theo The Nobel Prize)