De Koninklijke Zweedse Academie van Wetenschappen heeft de Nobelprijs voor de Fysica 2024 toegekend aan twee vooraanstaande wetenschappers die het veld van kunstmatige intelligentie hebben gerevolutioneerd: John J. Hopfield en Geoffrey E. Hinton, vanwege hun baanbrekende bijdragen aan de ontwikkeling van kunstmatige neurale netwerken. Deze onderscheiding, die een geldprijs van 1,1 miljoen dollar omvat om te delen, erkent de blijvende impact van hun werk op het gebied van machine learning, een technologie die tegenwoordig toepassingen ondersteunt zo gevarieerd als gezichtsherkenning of automatische vertaling van talen.
John J. Hopfield en het Hopfield-netwerk
John J. Hopfield, 91 jaar oud en professor aan de Universiteit van Princeton, staat bekend om het ontwikkelen in de jaren 80 van het Hopfield-netwerk, een innovatieve associatieve geheugenstructuur die principes uit de fysica gebruikt om data patronen op te slaan en te reconstrueren. Dit netwerk maakt gebruik van concepten gerelateerd aan de spin van atomen, een eigenschap die elk atoom verandert in een klein magneetje. Het Hopfield-netwerk simuleert het gedrag van deze spins om de energiesituatie van het systeem te beschrijven, waardoor het onvolledige of verlaten patronen kan vinden in de data.
De werking van het Hopfield-netwerk is een uitstekend voorbeeld van hoe fysische systemen kunnen worden toegepast in de informatica: wanneer een onvolledige afbeelding wordt gepresenteerd, past het netwerk de waarden van zijn knooppunten aan totdat het het meest gelijkende opgeslagen patroon vindt, terwijl de interne energie van het systeem wordt geminimaliseerd. Deze techniek vormde de basis voor talloze toepassingen van machine learning en was een cruciale stap in de constructie van kunstmatige neurale modellen.
Geoffrey E. Hinton en de Boltzmann-machine
Op zijn beurt is Geoffrey E. Hinton, 76 jaar oud en professor aan de Universiteit van Toronto, een van de meest prominente figuren op het gebied van kunstmatige intelligentie. Hinton ontwikkelde een methode waardoor neurale netwerken specifieke eigenschappen binnen datasets kunnen identificeren, wat automatische classificatie van afbeeldingen en andere data mogelijk maakte. Geïnspireerd door het Hopfield-netwerk creëerde Hinton de Boltzmann-machine, die tools uit de statistische fysica gebruikt om te leren en nieuwe voorbeelden van de patronen waarmee het getraind is te genereren.
De Boltzmann-machine traint door het voorzien van voorbeelden en het aanpassen van zijn interne verbindingen om patronen te herkennen, wat het een krachtig hulpmiddel maakt voor classificatie- en databevorderingstaken. Deze benadering heeft niet alleen de ontwikkeling van neurale netwerken vooruit geholpen, maar was ook een sleutelstap naar het creëren van machine learning zoals we dat vandaag kennen.
Een samenwerking tussen fysica en kunstmatige intelligentie
Het werk van Hopfield en Hinton is een buitengewoon voorbeeld van hoe fysica en kunstmatige intelligentie elkaar kunnen aanvullen. Beide figuren gebruikten concepten afgeleid uit de fysica om tools te ontwikkelen die vandaag de dag toelaten dat kunstmatige neurale netwerken efficiënt functioneren. In essentie simuleren neurale netwerken het gedrag van het menselijk brein, waarbij neuronen worden voorgesteld als knooppunten die interacteren via verbindingen, vergelijkbaar met synapsen.
Met de tijd hebben kunstmatige neurale netwerken zich ontwikkeld om een cruciale rol te spelen in sectoren die zo divers zijn als geneeskunde, technologie en materiaalwetenschappen. Volgens de voorzitter van de Nobelcommissie voor Fysica, Ellen Moons, “is het werk van Hopfield en Hinton uitermate nuttig geweest, vooral bij de ontwikkeling van materialen met specifieke eigenschappen en bij het creëren van meer geavanceerde kunstmatige intelligentietechnologieën”.
Een duurzame erfenis
De bijdragen van Hopfield en Hinton blijven essentieel voor de voortgang van kunstmatige intelligentie. Door de laatste decennia heen zijn kunstmatige neurale netwerken een fundamenteel hulpmiddel geweest in velden zoals computerzicht, verwerking van natuurlijke talen en het creëren van autonome systemen. Deze Nobelprijs erkent niet alleen hun verleden prestaties, maar ook de blijvende impact die hun onderzoek zal blijven hebben in de toekomst.
De onderscheiding onderstreept het belang van interdisciplinaire samenwerking, aangezien beide wetenschappers fysische hulpmiddelen gebruikten om complexe informaticaproblemen op te lossen. Vandaag zijn hun ontdekkingen essentieel voor de AI-toepassingen die miljoenen mensen dagelijks gebruiken, en ze markeren een keerpunt in de ontwikkeling van technologieën die de toekomst van de mensheid vormgeven.
Wat zijn de Nobelprijzen?
De Nobelprijs is een van de meest prestigieuze onderscheidingen ter wereld, opgericht door de Zweedse uitvinder en industrieel Alfred Nobel in zijn testament van 1895. Nobel, bekend om de uitvinding van dynamiet, wijdde zijn fortuin aan het creëren van deze prijs, met als doel personen te erkennen die uitmuntende bijdragen hebben geleverd ten bate van de mensheid.
Elk jaar worden er prijzen uitgereikt in verschillende categorieën: Fysica, Chemie, Geneeskunde, Literatuur, Vrede en sinds 1969 een prijs in Economische Wetenschappen ter nagedachtenis aan Alfred Nobel. De laureaten ontvangen een gouden medaille, een diploma en een geldbedrag dat elk jaar varieert, naast internationale erkenning voor hun werk. De uitreikingsceremonies vinden plaats op 10 december, de sterfdag van Alfred Nobel, en worden georganiseerd door verschillende comités en Zweedse en Noorse instellingen, afhankelijk van de categorie van de prijs.
De Nobelprijs voor de Fysica, zoals in het geval van John J. Hopfield en Geoffrey E. Hinton in 2024, wordt uitgereikt door de Koninklijke Zweedse Academie van Wetenschappen aan personen wiens bijdragen onze begrip van het universum en de wetten die het regelen hebben veranderd, en die aanzienlijk hebben bijgedragen aan de vooruitgang van wetenschappelijke kennis ten bate van de hele mensheid.