John Hopfield och Geoffrey Hinton tilldelades Nobelpriset i fysik 2024 för deras arbete med att skapa grunderna för dagens kraftfulla maskininlärning. De använde fysikens verktyg för att utveckla metoder som möjliggör maskininlärning med artificiella neuronnätverk. Artificiella neuronnätverk är en viktig del av artificiell intelligens och inspireras av hjärnans struktur. De består av noder, som representerar hjärnans neuroner, vilka har olika värden och påverkar varandra genom förbindelser som liknar synapser.
Hopfield skapade ett associativt minne som kan lagra och återskapa bilder och mönster i data. Hans nätverk använder fysik för att beskriva egenskaper hos material baserat på deras atomsnurr, vilket gör varje atom till en liten magnet. Nätverket tränas genom att hitta värden för förbindelserna mellan noderna så att de sparade bilderna har låg energi. När nätverket matas med en förvrängd bild, justerar det nodernas värden för att hitta den sparade bild som mest liknar den förvrängda bilden.
Hinton byggde vidare på Hopfields arbete och skapade Boltzmann-maskinen. Denna maskin kan lära sig att känna igen karaktäristiska element i data och kan till exempel användas för att klassificera bilder. Hinton använde verktyg från statistisk fysik, som studerar system uppbyggda av många liknande komponenter. Boltzmann-maskinen tränas genom att matas med exempel som är sannolika att uppstå när maskinen körs.
Pristagarnas arbete har varit mycket betydelsefullt. Inom fysiken används artificiella neuronnätverk för att utveckla nya material med specifika egenskaper. Maskininlärning används också inom många andra områden, som till exempel medicinsk diagnostik.
John J. Hopfield
John J. Hopfield är en amerikansk fysiker född 1933 i Chicago. Han tog sin doktorsexamen 1958 vid Cornell University i Ithaca, New York. Han är professor vid Princeton University i New Jersey.
Geoffrey E. Hinton
Geoffrey E. Hinton är en brittisk forskare född 1947 i London. Han tog sin doktorsexamen 1978 vid University of Edinburgh i Skottland och är för närvarande professor vid University of Toronto i Kanada.
