Nobel z fizyki za odkrycie wykorzystywane m.in. w platformach streamingowych i sztucznej inteligencji

We wtorek przed południem Komitet Noblowski Królewskiej Szwedzkiej Akademii Nauk ogłosił nazwiska dwóch laureatów tegorocznej Nagrody Nobla z fizyki. W tym roku to najważniejsze wyróżnienie, jakie można otrzymać w dziedzinie fizyki stało się udziałem Brytyjczyka Geoffreya E. Hintona i Amerykanina Johna J. Hopfielda. Z treści uzasadnienia dowiadujemy się, że zostali oni nagrodzenia "za fundamentalne odkrycia i wynalazki umożliwiające uczenie maszynowe za pomocą sztucznych sieci neuronowych". Co w praktyce odkryli Hinton i Hopfield?

Podwaliny pod sztuczną inteligencję

Prowadzone przez nich badania miały ogromne znaczenie dla rozwoju sztucznej inteligencji, która już dziś - i można to powiedzieć bez żadnej przesady - rewolucjonizuje naszą codzienność. 

John Hopfield stworzył tak zwaną pamięć asocjacyjną - sieć, która może przechowywać wzorce i metody ich odtwarzania. Dzięki temu w razie posiadania niekompletnego wzorca sieć samodzielnie potrafi zidentyfikować w swoich zasobach wzorzec najbardziej zbliżony do analizowanego. 

Geoffrey Hinton korzystając z wynalazku Hopfielda poszedł o krok dalej i stworzył sztuczną sieć neuronową znacznie bardziej zaawansowaną, tak zwaną Maszynę Boltzmanna. Maszyna Boltzmanna uczy się rozpoznawać charakterystyczne elementy w konkretnym zbiorze danych i w oparciu o to może kategoryzować je, a także tworzyć przykłady pasujące do wzorca. To odkrycie stało się punktem zwrotnym w pracach nad uczeniem maszynowym - podstawową cechą Sztucznej Inteligencji. 

Maszyna Boltzmanna to de facto sztuczna sieć neuronowa wzorowana na sieci ludzkiej, jednak z pewnymi różnicami. W klasycznej sieci neuronowej neurony są rozmieszczone warstwami, przez które po kolei przechodzi informacja. W opracowanej przez Hintona Maszynie Boltzmanna każdy neuron ma bezpośrednie połączenie z każdym z pozostałych neuronów. Dzięki temu proces przekazywania informacji jest zoptymalizowany - komunikacja zachodzi bezpośrednio.

Netflix, Spotify i reklamy kontekstowe, czyli praktyczne zastosowanie odkryć noblistów

W praktyce Maszyna Boltzmanna jest wykorzystywana między innymi w procesie dopasowywania rekomendacji dla użytkowników różnego rodzaju platform filmowych czy muzycznych, jak choćby Spotify, Amazon Prime, Disney Plus czy Netflix. Ten sam mechanizm może mieć zastosowanie również w przypadku spersonalizowanych reklam kontekstowych. Mechanizm dopasowuje rekomendowane treści w oparciu o wcześniejsze wybory użytkownika. 

Odkrycia tegorocznych noblistów znajdują też zastosowanie w procesie kompresji danych czy treningu w procesie uczenia głębokiego w bardziej zaawansowanych systemach Sztucznej Inteligencji.

Kim są tegoroczni nobliści?

John Hopfield urodził się 15 lipca 1933 r. w Chicago. Nobla otrzymał więc w wieku 91 lat, co czyni go trzecią najstarszą osobą, której przyznano to wyróżnienie: po Johnie B. Goodenoughu (w dziedzinie chemii w 2019 r. w wieku 97 lat) i Arthurze Ashkinie (w dziedzinie fizyki w 2018 r. w wieku 96 lat). Hopfield miał sprzyjające warunki, by zostać fizykiem - tą profesją zajmowali się również oboje jego rodzice. Już w wieku 25 lat uzyskał tytuł doktora fizyki. 9 lat później, w 1964 r. został profesorem fizyki na Uniwersytecie Princeton. Po kilkunastu latach na tej uczelni, w 1980 r. objął funkcję profesora chemii i biologii w  California Institute of Technology (Caltech). Te specyficzne połączenie zainteresowań fizyką, chemią i biologią doprowadziło go do podjęcia badań nad odtworzeniem sieci neuronowej podobnej do tej, jaka funkcjonuje w mózgu człowieka. W 1982 roku zaproponował prostą sieć, która wyjaśniałaby, w jaki sposób wspomnienia są przechowywane w mózgu. Neurony mogą znajdować się w jednym z dwóch stanów: 0, „nieaktywne” lub 1, „aktywowane z maksymalną częstotliwością”. Połączenia między neuronami mają określoną siłę. Z czasem Hopfield rozszerzył swój model (nazywany siecią Hopfielda) o bardziej złożone cechy. W nowszej wersji neurony mogły znajdować się w dowolnym stanie, nie tylko 0 i 1. W ten sposób model mógł przechowywać bardziej złożone informacje.

Geoffrey Hinton to urodzony w 1947 r. brytyjsko-kanadyjski psycholog poznawczy i informatyk, pochodzący ze znanej rodziny badaczy i odkrywców. Wśród jego licznych krewnych zajmujących się nauką i eksploracją świata wymienić można m.in. George'a Everesta - geologa, od którego nazwę nosi najwyższy szczyt Ziemi, Joan Hinton, jedna z niewielu kobiet, które pracowały przy Projekcie Manhattan czy matematyków Mary Everest Boole i jej męża George'a Boole'a , którego algebra logiki stała się podstawą współczesnej informatyki. Hinton posiada multidyscyplinarne wykształcenie: studiował na Cambridge m.in. fizjologię, filozofię, fizykę i psychologię eksperymentalną, a na studiach doktorskich w Edynburgu zajmował się Sztuczną Inteligencją. Po okresie pracy w USA i Kanadzie wrócił do Wielkiej Brytanii, gdzie w Londynie założył ośrodek zajmujący się sztucznymi sieciami neuronowymi i AI. Dalej rozwijał te sieci, m.in. w zakresie umiejętności rozpoznawania obrazów, w Toronto i w czasie kilkuletniej pracy w jednej z firm należących do światowego giganta informatycznego Google. Z tej ostatniej pracy zrezygnował w 2023 r., by móc swobodnie podejmować się również krytyki rozwoju AI. Jego zdaniem na dłuższą metę Sztuczna Inteligencja może stać się zagrożeniem, ponieważ ma ogromny potencjał, by zacząć rozwijać się w sposób niekontrolowany przez człowieka. 

Nagrody Nobla z fizyki

Nagrody Nobla są przyznawane od początku XX wieku jako realizacja testamentu szwedzkiego wynalazcy i przemysłowca Alfreda Nobla. Jako pierwsza została ustanowiona właśnie nagroda z fizyki. Ta najbardziej prestiżowa nagroda w świecie nauki i literatury początkowo była przyznawana w pięciu dziedzinach: fizyki, chemii, medycyny i fizjologii, literatury i za osiągnięcia na rzecz krzewienia pokoju. Po ponad pół wieku, w latach 60. XX w., postanowiono przyznawać też nagrodę Banku Szwecji, nazywaną potocznie Noblem z ekonomii, choć nie ma ona swojego rodowodu w testamencie Alfreda Nobla.

Noble co roku budzą spore emocje, bo ci, którzy zostają nimi wyróżnieni, na trwałe zapisują się w historii nauki i literatury. Dla zatrudniających ich uczelni to powód do dumy i skoku w rankingach najlepszych uniwersytetów świata, a dla samych laureatów, poza sławą i uznaniem, także solidny zastrzyk finansowy – na konto nagrodzonego trafia równowartość blisko 4,5 mln zł (w przypadku kilku laureatów do równego podziału).

W 2023 r. nagroda Nobla w dziedzinie fizyki trafia do trzech osób. Laureatami byli Anne L’Huillier, Pierre Agostini i Ferenc Krausz. Cała trójka została doceniona za eksperymentalne osiągnięcia w tym samym wycinku rzeczywistości - za „metody eksperymentalne generujące attosekundowe impulsy światła do badania dynamiki elektronów w materii”. Uzyskali za pomocą silnej wiązki laserowej krótkie impulsy świetlne trwające od kilkudziesięciu do kilkuset attosekund. Była to kontynuacja nagrody z 2018 roku, gdy wyróżniono odkrycia dotyczące impulsów femtosekundowych (sekunda dzielona na milion miliardów).