Нобелевская премия: кто получил награду по физике

Во второй день Нобелевской недели, 8 октября, комитет выбрал лауреатов в области физики. Ими стали Джон Дж. Хопфилд и Джеффри Э. Хинтон, сообщили в Фонде Нобеля. Награду им присудили за машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей.

Как отмечают в Фонде Нобеля, ученые обучали искусственные нейронные сети с помощью физики. Машинное обучение отличается от традиционного программного обеспечения, которое работает как определенный рецепт.

Программное обеспечение обрабатывает данные по четким алгоритмам и выдает результаты. Это очень похоже на работу кондитера, который готовит торт — он собирает ингредиенты и «обрабатывает» их по рецепту.

Компьютер тоже обучается на примере, что позволяет ему искать ответы с помощью пошаговых инструкций. Одним из примеров является интерпретация изображения для идентификации объектов на нем.

Джон Хопфилд создал ассоциативную память, которая может хранить и реконструировать изображения и другие типы шаблонов в данных.

Сеть Хопфилда использует физику, которая описывает характеристики материала через его атомное вращение — свойство, которое делает каждый атом крошечным магнитом. Сеть обучается путем поиска значений для связей между узлами, чтобы сохраненные изображения имели низкую энергию.

Когда сеть Хопфилда получает искаженное или неполное изображение, она методично проходит через узлы и обновляет их значения, поэтому энергия сети падает. Таким образом, сеть работает поэтапно, чтобы найти сохраненное изображение, наиболее похожее на несовершенное, которое было представлено.

Джефри Хинтон использовал сеть Хопфилда в качестве основы для новой сети, которая использует другой метод — машину Больцмана. Эта модель обучается и обрабатывает системы, построенные из многих подобных компонентов.

Машине предоставляют примеры — она классифицирует изображения или создает новые образцы того типа узора, на котором она была обучена

Хинтон опирался на эту работу, помогая начать текущее взрывное развитие машинного обучения.

«Работа лауреатов уже принесла наибольшую пользу. В физике мы используем искусственные нейронные сети в широком диапазоне областей, таких как разработка новых материалов с определенными свойствами», — отметила председатель Нобелевского комитета по физике Эллен Мунс.