Могли ли советские математики претендовать на Нобелевку за нейросети
Нобелевскую премию по физике за 2024 г. 8 октября присудили за концепцию и методологию, которая легла в основу машинного обучения с использованием искусственных нейросетей. Лауреатами премии стали американский математик Джон Хопфилд и британско-канадский информатик Джеффри Хинтон.
Комментируя награду, Хинтон выразил беспокойство по поводу машинного обучения и сказал, что оно окажет огромное влияние на общество. «Это будет сравнимо с промышленной революцией, – сказал он. – Вместо того чтобы превосходить людей в физической силе, они будут превосходить их в интеллектуальных способностях. У нас нет опыта того, каково это – иметь вещи умнее нас».
Нобелевская награда подчеркивает важность искусственного интеллекта (ИИ) как научной дисциплины и его потенциальное влияние на будущее человечества, обращает внимание руководитель департамента расследований T.Hunter, эксперт рынка Национальной технологической инициативы (НТИ) Safenet Игорь Бедеров. Нейросети стали основой для многих современных технологий, таких как голосовые помощники, системы распознавания изображений, медицинская диагностика и др. Работы Хопфилда и Хинтона внесли вклад в понимание того, как можно обучать машины распознавать паттерны и принимать решения на основе данных.
Хинтон был одним из ученых, разработавших метод обратного распространения ошибки (метод используется для обучения нейронной сети с помощью цепного правила). Данный метод был предложен в 1974 г. советским ученым Александром Галушкиным, а в дальнейшем развивался группой американских ученых, в состав которой входил Хинтон. Например, работы Галушкина и Алексея Ивахненко в 1950–1970 гг. в области нейронных сетей и восприятия информации были важными шагами в этой области, согласен Бедеров. Но в то время технологии не получили широкого распространения из-за недостатка вычислительных ресурсов и ограниченного доступа к данным.
Читать статью в полной версии «Ведомости»