Объявлены нобелевские лауреаты по физике в этом году

Максим Петрук

Источник: Нобелевская премия

Лауреатами Нобелевской премии 2024 года по физике стали Джон Хопфилд и Джефри Эверест Гинтон за "фундаментальные открытия и изобретения, позволяющие машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей".

Главные тезисы

Джон Хопфилд и Джефри Эверест Гинтон стали лауреатами Нобелевской премии по физике за разработки, лежащие в основе мощного машинного обучения с помощью искусственных нейронных сетей.
Их изобретения, такие как ассоциативная память и метод поиска свойств в данных, являются ключевыми для развития искусственных нейронных сетей, моделирующих структуру мозга.
В области медицины нобелевские лауреаты Виктор Амброс и Гэри Равкан раскрыли роль микроРНК в регуляции генов и свойствах клеточного разнообразия, влияющих на характеристики различных типов клеток.
Искусственные нейронные сети обучаются аналогично структуре мозга, где нейроны сотрудничают через связи с разной силой, что способствует развитию технологий машинного обучения.
Работа нобелевских лауреатов с искусственными нейронными сетями началась еще с 1980-х годов и имеет значительное влияние на современные технологии и исследования.

Что известно об изобретениях Джона Хопфилда и Джефри Гинтона

Ученые использовали физические инструменты для разработки инструментов, которые стали базовыми для современного мощного машинного обучения.

В частности, Джон Хопфилд является разработчиком ассоциативной памяти, которая может хранить и реконструировать изображения и другие типы шаблонов данных.

Джефри Гинтон разработал метод, способный автономно находить свойства в данных для выполнения таких задач, как идентификация конкретных элементов на изображениях.

Когда мы говорим об искусственном интеллекте, мы часто подразумеваем машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей. Эта разработка вначале была навеяна структурой мозга.

В искусственной нейронной сети нейроны головного мозга представлены узлами, имеющими разные значения. Эти узлы влияют друг на друга из-за связей, которые можно сделать более сильными или ослабленными.

Сеть обучается, например, благодаря разработке более сильных связей между узлами с одновременными высокими значениями.

Лауреаты этого года провели важную работу с искусственными нейронными сетями с 1980-х годов.

Что известно о нобелевских лауреатах в области медицины

Лауреатами Нобелевской премии по медицине и физиологии стали ученые Виктор Амброс и Гэри Равкан за открытие микроРНК и ее участие в посттранскрипционной регуляции генов.

Представители Фонда премии объясняют важность открытия тем, что хранящаяся в хромосомах информацию сравнима с инструкцией для всех клеток организма.

Каждая клетка имеет одинаковые хромосомы, так что содержит одинаковый набор генов и инструкций.

Однако разные типы клеток, среди которых мышечные и нервные, очень отличаются по характеристикам.

В частности, ученые заинтересовались тем, откуда возникает разница в характеристиках.