John Hopfield ve Geoffrey Hinton, yapay sinir ağları üzerindeki erken çalışmalarından dolayı ödüllendirildi.
Makine öğrenimi, büyük miktardaki verilerin tasnifi ve analizi de dahil olmak üzere, uzun zamandır araştırma için önemli olmuştur. John Hopfield (Princeton) ve Geoffrey Hinton (Toronto), günümüzün güçlü makine öğreniminin temellerini atmaya yardımcı olan yöntemleri oluşturmak için fizikten araçlar kullanmıştır. Yapay sinir ağlarına dayalı makine öğrenimi şu anda bilim, mühendislik ve günlük yaşamda devrim yaratmaktadır.
Yapay sinir ağları geliştirme konusundaki araştırmaları yapay zekadaki birçok ilerlemenin temellerini atan iki bilim insanı, bugün İsveç'in Stockholm kentinde ilan edilen 2024 Nobel Fizik Ödülü'nü kazandı.
Neden önemli: Yapay zekayı ilerletmek için onlarca yıldır çalışan Hinton, şimdi yapay zekanın istenmeyen sonuçlarına karşı daha güçlü korumaların önde gelen savunucusudur.
Uzmanların söyledikleri: AI "entelektüel yetenek bakımından insanları aşacak. Bizden daha akıllı şeylere sahip olmanın nasıl bir şey olduğuna dair hiçbir deneyimimiz yok ve birçok açıdan harika olacak. Ama aynı zamanda bir dizi olası kötü sonuçtan, özellikle de bu şeylerin kontrolden çıkma tehdidinden endişelenmemiz gerekiyor ”diyor Hinton.
Ayrıntıya bakalım: "Bu fizik mi?" tartışması
Yapay zeka (YZ) günümüzde her yerde, hatta Nobel Ödülleri'nin gizemli dünyasında bile. Bu yılki fizik ödülü, desenleri tanımayı öğrenebilen ve devam eden YZ devrimine güç veren beyin benzeri devre modelleri olan yapay sinir ağları üzerindeki çalışmalarından dolayı Princeton Üniversitesi'nden John Hopfield ve Toronto Üniversitesi'nden Geoffrey Hinton'ı onurlandırıyor. 1 milyon dolarlık ödül, istatistiksel fizikteki bu çalışmanın kökenlerini belirtiyor.
Ödül, Hinton’u şaşırtmış gibi görünüyor. Hinton "Şaşkınım" dedi. Ancak istatistiksel fizikçiler, soyut disiplinlerinin ilgi odağı haline gelmesinden memnun. Madrid Complutense Üniversitesi'nden Aurélien Decelle, "Bizim için bu çok harika," diyor. "Yaptığımız şey çok önemli olduğu daha geniş bir düzeyde kabul gördü."
Ancak ödül, ödül alan çalışmanın fizik olmadığı yönündeki keskin eleştirileri tetikleyecek gibi görünüyor. Decelle, "En fazla 10 dakika önce koridorda aynı yorumları duydum," diyor. Ödül ayrıca, yapay zekanın sohbet robotlarından otonom arabalara kadar her şeye güç vermesini ve hatta araştırma yapmasını sağlayan sinir ağlarındaki daha yeni gelişmeleri de henüz dikkate almıyor.
Beyinde, bir nöron, diğer nöronları ateşlemeye teşvik edebilen elektrik darbeleri ateşler. Yani, yapay bir sinir ağı, bir bağlantının heyecan mı yoksa engelleme mi olduğunu belirleyen "ağırlıklara" sahip ağlarla birbirine bağlanan soyut düğümlerin bir koleksiyonudur. Bir manyetik malzeme de aynı şekilde modellenebilir. En basit durumda, her düğüm yukarı veya aşağı işaret edebilen atomik bir "spin"i temsil ederken, her bağlantı çizgisi veya "kenar", bağlı spinleri aynı yönde veya zıt yönlerde hizalamaya iten, uyarma ve engellemeyi taklit eden manyetik bir etkileşimi temsil eder.
Hopfield’in başarısı
1982'de teorik fizikten genetiğe ve sinir bilimine sıçrayan çok yönlü bir bilim insanı olan Hopfield, böyle bir sistemin en düşük enerji düzenlemelerinde desenleri depolama kapasitesini araştırdı. Hopfield, doğru koşullar altında birçok desenin depolanabileceğini gösterdi. Yukarı ve aşağı dönüşler siyah beyaz pikseller olsaydı, bu desenler ilkel görüntüler olabilirdi. Dahası, Hopfield, sistem başka bir yapılandırmada başlatılırsa bu tür "anıların" nasıl indirilebileceğini ve hatırlanabileceğini gösterdi.
Sadece birkaç yıl sonra, bilgisayar bilimcisi ve bilişsel psikolog olan Hinton, Hopfield'ın ağını genişletti. Hopfield, rastgele gürültüsü olmayan deterministik bir model düşünmüştü. Buna karşılık, Hinton ve meslektaşları, sıfır olmayan bir sıcaklığa sahip, termal enerjiyle titreşen ve dönmelerine neden olabilecek dönüşleri hayal ederek bu tür gürültüyü de olaya dahil ettiler.
Bu tür bir dönmenin olasılığı, Ludwig Boltzmann tarafından keşfedilen istatistiksel teori tarafından belirlenir, bu yüzden Hinton'ın ağı bir Boltzmann makinesi olarak bilinirdi. Bu tür gürültü, sinir ağlarının işlevi için olmazsa olmazdır. Hinton ayrıca, örnek desenlerin ağdaki kenarların ağırlıklarını nasıl ayarlayabileceğini de inceledi. Ve Decelle'in söylediğine göre, en önemlisi, ağın eğitimini büyük ölçüde hızlandıran "gizli" düğümler ekledi.
Bugünkü algoritmalara benzemiyor
Cambridge Üniversitesi'nde istatistiksel fizikçi olan Austen Lamacraft, ne Hopfield ağının ne de Boltzmann makinesinin, bugün AI algoritmalarının temelini oluşturan sinir ağlarına yakından benzemediğini belirtiyor. Mevcut ağlarda, aşağı veya yukarı dönüşler, -1 ile 1 arasında değerlere sahip olabilen sürekli değişkenlerle değiştirilir. Günümüzün derin sinir ağları ayrıca, düğümlerden oluşan bir giriş katmanı, düğümlerden oluşan bir çıkış katmanı ve bunların arasında birçok gizli düğüm katmanı bulunan daha karmaşık, yönlü bir yapıya sahiptir. Belki de en önemlisi, modern ağlar, geri yayılım adı verilen bir teknik kullanılarak eğitilir; bu teknik sırasında, bir çıkış katmanından gelen ağırlıklar bir giriş katmanına geri iletilir.
Fizik mi değil mi
Tüm bunların fizik olarak sayılıp sayılmayacağı kime sorduğunuza bağlı olabilir. Parçacık fizikçileri ve kozmologlar "biraz köpürüyor olabilirler" diyor Lamacraft, ancak sinir ağlarının "uzun zamandır istatistiksel fiziğin bir parçası olarak kabul edildiğini" belirtiyor.
Ödül, daha sonra, teknolojik açıdan daha alakalı çalışmaları için tanınmak isteyebilecek bilgisayar bilimcilerinden de çığlıklar koparabilir. Ancak, İsveç'in KTH Kraliyet Teknoloji Enstitüsü'nde bilgisayar bilimcisi olan Danica Kragic Jensfelt, 2018'de bilgisayar bilimindeki 1 milyon dolarlık AM Turing Ödülü'nün, bilgisayar bilimcileri Yoshua Bengio ve Yann LeCun ile birlikte Hinton'ı yapay zeka alanındaki çalışmalarından dolayı takdir ettiğini belirtiyor. Kragic Jensfelt, "Turing ödülü bilgisayar bilimi kısmı için verildi," diyor. "Bu ödül fizik kısmını yapan insanlara veriliyor."
Hinton, AI devriminin entelektüel iş için Sanayi Devrimi'nin fiziksel iş için yaptığını yapacağını öngörüyor. Ancak toplum için olumsuzluklardan da endişe ediyor. 2023'te Google'daki işini, beklenmeyen sonuçlardan korktuğu için bıraktı, bu endişeleri bu hafta tekrar dile getirdi. "Ayrıca olası bir dizi kötü sonuçtan, özellikle de bu şeylerin kontrolden çıkma tehdidinden endişe duymalıyız."