Az AI-úttörői kapták a fizikai Nobel-díjat

Az AI-hype csúcsán nem annyira meglepő, hogy idén a fizikai Nobel-díjat olyan alapvető felfedezésekért és találmányokért ítélték oda, amelyek lehetővé teszik a gépi tanulást mesterséges neurális hálózatokkal, így 2024-ben a brit-kanadai Geoffrey Hinton és az amerikai John Hopfield kapta meg a rangos elismerést.

CI/CD-vel folytatódik az AWS hazai online meetup-sorozata! A sorozat december 12-i, ötödik állomásán bemutatjuk az AWS CodeCatalyst platformot, és a nyílt forráskódú Daggert is.

Hopfield, a Princeton Egyetem emeritus professzora az asszociatív memória kidolgozásáért kapta a díjat. Ez az eljárás képes képeket és más típusú mintákat elraktározni és újraalkotni adatokból. A minták mentésére és generálására alkalmas, róla elnevezett Hopfield-hálózat a legegyszerűbb neurális hálózat, amely asszociatív memóriát valósít meg, és fundamentális szerepet játszott a mára hihetetlenül hatékonnyá vált mesterséges neuronhálók létrejöttében.

Az „AI keresztapjaként” is ismert Geoffrey Hinton pedig olyan eljárást dolgozott ki, amellyel lehetségessé válik a jellemző minták autonóm keresése az adatokban, ez lényegében a fejlett képfelismerés egyik kulcsa.

A bizottság indoklása szerint az idei díjazottak munkájának köszönhetően az emberiség eszköztára kibővült egy új elemmel, amely jó célokra használható: a mesterséges neurális hálózatokon alapuló gépi tanulás forradalmasítja a tudományt, a mérnöki munkát és a mindennapi életet.

Hintont ennek ellenére egyre jobban aggasztja a gépi tanulás és annak a társadalomra gyakorolt ​​lehetséges hatása. A szakember korábban a Google Brain részlegén dolgozott, mely tavaly beolvadt a DeepMindba, tavaly májusban mondott le pozíciójáról, miután nem nyilvánulhatott meg szabadon az AI kockázatairól. Akkoriban főleg arról beszélt, hogy a generatív AI a korábbinál is erőteljesebb dezinformációs kampányokat indíthat el, emellett átrendeződést eredményez a munkaerő-piacon, vagy az autonóm fegyverek megjelenésének kockázatát vetíti előre.