Категорія
Новини
Дата

Основоположники ШІ. Нобелівську премію з фізики присудили за машинне навчання

1 хв читання

Джон Гопфілд та Джеффрі Гінтон стали лауреатами Нобелівської премії з фізики

Джон Гопфілд та Джеффрі Гінтон стали лауреатами Нобелівської премії з фізики

Американський науковець Джон Гопфілд та британсько-канадський вчений Джеффрі Гінтон стали лауреатами Нобелівської премії з фізики 2024 року за «основоположні відкриття та винаходи, які зробили можливим машинне навчання з використанням штучних нейромереж». Про це йдеться в пресрелізі Нобелівського комітету 8 жовтня.

Новий номер Forbes Ukraine: 202 найбільші приватні компанії та 303 ефективних СЕО. Оформлюйте передзамовлення та будьте першими, хто отримає два журнали за ціною одного! 

Деталі

  • «Робота лауреатів уже принесла величезну користь. У фізиці ми використовуємо штучні нейромережі в широкому спектрі галузей, як-от розробка нових матеріалів із певними властивостями», – зазначив голова Нобелівського комітету з фізики Еллен Мунс.
  • Грошову частину премії в розмірі 11 млн шведських крон (близько 1 млн) розділять між ученими порівну. Нагородження переможців відбудеться 10 грудня у Стокгольмі.

Контекст

Ці два фізики розробили методи, які покладені в основу сучасного машинного навчання. Гопфілд створив асоціативну памʼять, яка може зберігати і відновлювати зображення в базі даних. Мережа Гопфілда здатна завершити або виправити образ, але не може асоціювати отриманий образ з іншим образом.

Гінтон розробив метод, який може автономно знаходити властивості в базі даних та розпізнавати певні елементи у зображеннях. 

Фізик використовував мережу Гопфілда для винаходу нової мережі. Вона отримала назву «Машина Больцмана».

Вчений у роботі над новою мережею використовував інструменти зі статистичної фізики. «Машина Больцмана» – перша нейромережа, що здатна навчатися на внутрішніх уявленнях, розвʼязувати складні комбінаторні завдання. Вона може навчитися розпізнавати характерні елементи в заданому типі даних.

Матеріали по темі

Ви знайшли помилку чи неточність?

Залиште відгук для редакції. Ми врахуємо ваші зауваження якнайшвидше.

Попередній слайд
Наступний слайд