Премия по физике ушла ученым, что сделали большой вклад в ML, а точнее Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону за основополагающие открытия и изобретения в области машинного обучения и нейросетей. Интересно, что это решение нобелевский комитет обосновал так
Два нобелевских лауреата этого года по физике использовали физические инструменты для разработки методов, которые являются основой современного мощного машинного обучения
Если кратко, то
- Джон Хопфилд придумал нейронную сеть своего имени, которая может быть использована как автоассоциативная память, как фильтр, а также для решения некоторых задач оптимизации.
- Джеффри Хинтон использовал сеть Хопфельда в качестве основы для новой сети, использующей метод «машины Больцмана», чтобы научить распознавать характерные элементы в данных определенного типа. А также он был одним из исследователей, предложивших использовать метод обратного распространения ошибки для тренировки многослойной нейронной сети.
Интересно, что сам Людвиг Больцман, в чью честь была названа "машина Больцмана", был основателем статистической механики и молекулярно-кинетической теории. Но в 1906 году он покончил с собой, что было связано с депрессией из-за того, что его идеи о статистической физике в то время не находили понимания в физическом сообществе. А теперь его далекие последователи, что развили его идеи в сторону ML (что не очень связано с физикой), получают Нобелевскую премию по физике.
В общем, хайп вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта добрался и до Нобелевского комитета по физике.
#AI #ML #PopularScience #Physics #Math #Statistics