Нобелевская премия по физике присуждена Джону Хопфилду и Джефри Хинтону за «открытия и разработки, сделавшие возможным машинное обучение с искусственными нейронными сетями». Специалист по нейросетям из ФИЦ "Информатика и управление" РАН Дмитрий Николаев заявил RTVI, что не понимает, почему награда специалистам по вычислительной математике.
<strong>Нобелевская премия по физике за 2024 году присуждена Джону Хопфилду из Принстонского университета и Джефри Хинтону из Университета Торонто за «основополагающие открытия и разработки, которые сделали возможным машинное обучение с искусственными нейронными сетями». В разговоре с RTVI специалист по нейросетям из ФИЦ "Информатика и управление" РАН Дмитрий Николаев выразил недоумение, почему премия по физике досталась специалистам по вычислительной математике. </strong>
Понятие машинного обучения обычно подразумевает машинное обучение, основанное на искусственных нейронных сетях, создание которых изначально было подражанием структуре мозга.
<strong>Хопфильд</strong> — автор нейронной сети, получившей название в честь него. Нейронная сеть Хопфилда — полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей.
В процессе работы динамика таких сетей сходится (конвергирует) к положению равновесия. Эти положения равновесия являются локальными минимумами функционала, называемого энергией сети. Примером использования нейронной сети Хопфилда является восстановление испорченного изображения.
<strong>Хинтон</strong> использовал нейронную сеть Хопфилда как основу для создания новой нейронной сети, в которой применил новый метод — Машину Больцмана, способную обучаться, чтобы распознавать определенные элементы в заданном типе данных.
Хинтон применил методы статистической физики, и его нейронная сеть оказалась способной классифицировать изображения или создавать их новые типы. <blockquote>«В физике мы используем искусственные нейронные сети в широком круге задач, таких, как создание новых материалов со специфическими свойствами», — заявила Элен Мунс, председатель Нобелевского комитета по физике.</blockquote> Специалист по компьютерному зрению и нейронным сетям, завотделом «Зрительные системы» ФИЦ ИУ РАН и технический директор «Смарт Энджинс Сервис», д.т.н. <strong>Дмитрий Николаев</strong> заявил RTVI, что был шокирован, узнав, кому присудили премию по физике, и назвал это решение «иезуитским трюком». <blockquote>«Мне кажется, что комитет решал какую-то странную политическую задачу. Искусственный интеллект (ИИ) ворвался в нашу жизнь и уже довольно сильно ее преобразил, и понятно желание многих организаций быть причастными к процессу. Но все же ИИ не подходит ни под одну из номинаций Нобелевского комитета, а вводить новые они не имеют права. Поэтому они по физике решили наградить людей, чьи достижения на самом деле лежат в области вычислительной математики, по которой, как известно, они не могут присуждать никаких премий», — заявил он.</blockquote> По мнению эксперта, остаются вопросы и к лауреатам, и к их конкретным достижениям, выбранным Нобелевским комитетом как определяющие: <blockquote>«Хинтон, безусловно, классик ИИ. Но он далеко не единственный, поэтому хорошо бы понимать логику решения. Например, один из учеников Хинтона — Ян Лекун — известен как пионер применения сверточных сетей в распознавании изображений. И он не единственный “революционер” в ИИ. Насколько учитывается в Нобелевских премиях создание научной школы, я не знаю. В пресс-релизе эта часть абсолютно не освещена, есть только глухое упоминание того, что Хинтон “помог инициировать нынешнее взрывное развитие машинного обучения”. Помог, факт, — но, будем честны, вовсе не своей моделью Больцмановских машин, за которую присуждена премия. Хинтон — популяризатор метода обратного распространения ошибки, у него куча учеников, которые осуществляли прорыв за прорывом. Но все эти прорывы не были связаны с Больцмановскими машинами. Но! Зато Больцмановские машины — это как-бы-физика».</blockquote> Больше всего Николаев удивлен присуждением премии Хопфилду: <blockquote>«Кажется, это решение кроме как “физикой” объяснить вообще невозможно. Решили не давать одному человеку, во-первых, а во-вторых, дополнительно притянуть к физике. Таких моделей, как сеть Хопфилда, в машинном обучении известно штук десять, а может — двадцать. И большинство из них оказались тупиками, это не то, что “проросло” в диплернинге. Где сейчас сети Хопфилда используются в реальности, я понятия не имею».</blockquote> По мнению Николаева, в области машинного обучения тренды устаревают практически мгновенно, и изобретение других моделей нейронных сетей тоже могло быть отмечено наградой: <blockquote>«Сейчас снова входят в моду сети Колмогорова-Арнольда. И тут можно потроллить комитет — почему не Колмогорову? Да, умершим премию не присуждают, но раз уж нарушили одно правило, то почему не два?»</blockquote> По мнению специалиста, выбор нобелиатов по физике в этом году был продиктован исключительно политической целесообразностью: <blockquote>«Конечно, это поклон не в сторону LGBTQ* и прочих таких букв, спасибо и на том. Но все же, как мне кажется, комитет сильно подпортил себе репутацию на ровном месте. Хинтон, Лекун и Бенджио уже получили премию Тьюринга в 2018 году, престижнейшую в компьютерных науках, и это было правильно. А что теперь думать физикам? Что больше физика вообще никому не нужна? Давайте доведем до логического конца и присудим создателям ChatGPT нобелевку по литературе».</blockquote> <em>* Решением Верховного суда России "международное движение ЛГБТ" признано экстремистским и запрещено</em>
