Интердисциплинарна истраживања све више обликују научне и технолошке иновације, а овогодишња Нобелова награда за физику савршено илуструје овај тренд. Спој физике и неуронауке у развоју вештачких неуронских мрежа показује како фундаментални принципи физике могу продубити наше разумевање когнитивних процеса и омогућити стварање нових технологија које обликују будућност.
Дана 8. октобра 2024. године, Нобелова награда за физику додељена је двојици изузетних научника: Џону Хопфилду и Џефрију Хинтону, за њихов пионирски рад на вештачким неуронским мрежама. Њихова открића и иновације поставила су темеље модерном машинском учењу, које је кључно за развој савремене вештачке интелигенције АИ (eng. AI).
Хопфилд, физичар и професор емеритус на Принстону, развио је модел неуронске мреже познат као „Хопфилдова мрежа“. Овај модел омогућава складиштење и реконструкцију информација, инспирисан функционисањем биолошких неуронских мрежа. С друге стране, Хинтон, британско-канадски истраживач и један од водећих пионира у области вештачке интелигенције, увео је метод који омогућава неуронским мрежама да самостално откривају обрасце у подацима, што је постало темељ за развој великих вештачких неуронских мрежа.
Значај за вештачку интелигенцију и шире научне дисциплине
Ова награда је посебна због примене фундаменталних принципа физике у области неуронауке и информационих технологија. Вештачке неуронске мреже, инспирисане структуром људског мозга, ослањају се на физичке моделе сложених система да би реплицирале когнитивне функције попут памћења и учења. Физика, посебно кроз концепте статистичке физике, доприноси развоју алгоритама за вештачке неуронске мреже моделовањем комплексних система, што омогућава разумевање и предвиђање колективног понашања неурона у мрежи, као и оптимизацију учења у динамичким и неодређеним окружењима. Ови модели данас омогућавају машинама да препознају обрасце у подацима, што се широко примењује у областима као што су препознавање говора, анализа слика, медицинске дијагнозе и анализа великих база података.
Доприноси научника
Џон Хопфилд је познат по свом концепту „асоцијативне меморије“, која омогућава складиштење и реконструкцију слика и других образаца, имитирајући начин на који мозак обрађује информације. Његово истраживање, које у великој мери почива на принципима статистичке физике, поставило је основе за даљи развој неуронских мрежа. Статистичка физика одиграла је кључну улогу у разумевању колективног понашања једноставних елемената у сложеним системима, што је било од пресудног значаја за моделирање вештачких неуронских мрежа. Овај приступ је директно примењен у Хопфилдовом раду, омогућавајући дубље разумевање процеса обраде информација како у биолошким, тако и у вештачким системима. Његова тврдња да „сложеност система омогућава појаву нових својстава која се не могу предвидети само на основу понашања појединачних компоненти“ наглашава важност интеракције између појединачних елемената унутар система.
Џефри Хинтон, често називан „кумом вештачке интелигенције“, стекао је међународну славу и након што је напустио Гугл да би упозорио на ризике које вештачка интелигенција носи. Иако је један од пионира ‘дубоког учења’ (Deep Learning), Хинтон истиче потенцијалне опасности АИ технологије, упозоравајући да „немамо искуства са систе-мима паметнијим од нас“. Његови методи ‘вишеслојног учења’, који укључују технику ‘обратне пропагације’ (Backpropagation), омогућили су машинама да саме откривају скривене обрасце у великим скуповима података, што је значајно променило бројне индустрије. Техника ‘обратне пропагације’, која се ослања на метод градијентног спуштања, кључна је за оптимизацију параметара и постизање дубоког учења, минимизујући грешке у предвиђању.
Улога физике у овогодишњој Нобеловој награди за физику
Овогодишња Нобелова награда поново је истакла како фундаментална истраживања у физици доприносе напретку науке и технологије. Награђени научници својим радом на кључним открићима нису само продубили разумевање универзума већ су омогућили и практичне примене које свакодневно утичу на наше животе.
Физика комбинује суштинско теоријско разумевање са тачном експерименталном потврдом, што је ова награда одлично илустровала. Она подсећа на важност дугорочног улагања у основна истраживања која често воде до револуционарних промена у технологији и науци.
Награда Џону Хопфилду и Џефрију Хинтону није само признање за њихов допринос развоју вештачке интелигенције, већ и потврда важности интердисциплинарних истраживања. Њихов рад показује како принципи физике могу бити примењени у неуронауци и информационим наукама, отварајући нове хоризонте за примену вештачке интелигенције у бројним научним и технолошким дисциплинама.
Физика или инжењерство?
Нобелова награда за физику је највише признање у области физике, и као таква, требало би да буде додељена онима који доприносе и који су већ допринели дубљем разумевању основних физичких принципа природе и свемира. Физичари, својим теоријским и експерименталним радом, откривају законе који регулишу наш свемир и реалност материјалног света око нас.
Додела овогодишње награде инжењерским применама физичких открића и принципа никако не би требало да постане пракса у раду Нобеловог комитета, да не говоримо о томе да је међу физичарима много оних који сматрају да је боље било овогодишњу награду за физику не додељивати него је доделити за нешто што је повезано са давно установљеним принципима статистичке физике и статистичке термодинамике. Историја физике 20. века нас учи да су фундаментални продори у области квантне физике суштински дефинисали развој савремених технологија и за очекивати је да ће тако ће бити и убудуће. Стога је важно да Нобелова награда за физику остане резервисана за стварно важне и нове продоре на многим фронтовима савремених истраживања у областима експерименталне и теоријске физике.
За више информација о овогодишњој Нобеловој награди за физику и детаљима о раду добитника, посетите званичну страницу Нобелове фондације: Нобелова награда за физику 2024.
Нови Сад, 27. октобар 2024.
Текст припремио:
Проф. др Милан Пантић, професор Природно-математичког факултета у Новом Саду
U zelji da naučno objasnimo prirodne zakone, nekad dosegnemo do bozjih granica, a jedno bez drugog ne postoji.
Da li vestacka inteligencija gusi kreativnost nas obicnih ljudi, da li nas ogranicava u delanju, u postupcima?
Nas u medicini, sve više…
Namera da svi dobiju isti nivo zdravstvene zastite sprovodi se kroz razne vodiče u dijagnostickom i terapijskom pristupu. Oslanjajući se na statistiku i eliminisući lekove koji izgleda zbog jednog željenog dejstva imaju „bezboj neželjenih“, mi se suocavamo sa nedostatkom rešenja. Ako uz to dodamo veštačku inteligenciju koja ce zameniti lekare, izgleda da ljudi više nisu potrebni, osim kao „klijenti“.
Volela bih da naucnici budu svesni i mogucnosti zloupotrebe njihovih dostignuca. Ako ne pronadju rešenje za „popravku“ ljudi, bolje da znanje zadrže za sebe…