أعلنت الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم يوم الثلاثاء منح جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024 بالاشتراك لكل من جون هوبفيلد وجيفري هينتون لاكتشافاتهما واختراعاتهما التأسيسية التي مكنت التعلم الآلي عبر الشبكات العصبية الاصطناعية.
وشكلت أبحاثهما الرائدة جسرا فريدا بين الفيزياء النظرية وعلوم الحاسوب، حيث وظفا المفاهيم الرياضية للأنظمة الفيزيائية لبناء خوارزميات تحاكي قدرة الدماغ البشري على التعلم واسترجاع البيانات.
توظيف الفيزياء الإحصائية في تصميم الشبكات العصبية
في عام 1982، طور جون هوبفيلد شبكة عصبية ترابطية تعتمد على فيزياء توازن الطاقة في الأنظمة الجزيئية. وتستطيع هذه الشبكة تخزين الأنماط واستعادتها بدقة متناهية حتى لو كانت المدخلات مشوهة أو ناقصة.
واعتمد جيفري هينتون على مبادئ الفيزياء الإحصائية لتطوير ما عرف بآلة بولتزمان، وهي بنية خوارزمية احتمالية مكنت الحواسيب من تصنيف البيانات المعقدة بشكل مستقل، ما أطلق شرارة التعلم العميق.
“The laureates used fundamental concepts from statistical physics to design artificial neural networks that function as associative memories and find patterns in large datasets.” — Ellen Moons, Chair of the Nobel Committee for Physics
من شبكات هوبفيلد إلى ثورة التعلم العميق الحديث
وأكدت لجنة نوبل أن هذه النماذج الحسابية أحدثت نقلة نوعية في مختلف فروع البحث العلمي الحديث، مثل أبحاث علوم المواد وفيزياء الجسيمات الأولية وتحليل المناخ العالمي.
وسيتسلم هوبفيلد من جامعة برينستون وهينتون من جامعة تورنتو ميداليتيهما الذهبيتين ويتقاسمان الجائزة البالغة 11 مليون كرونة سويدية في الحفل السنوي المقرر في ستوكهولم خلال ديسمبر.
Frequently Asked Questions
لماذا تم منح نوبل في الفيزياء لعلماء الذكاء الاصطناعي؟
لأن النماذج العصبية التي طوروها استندت بصورة مباشرة إلى قوانين الفيزياء الإحصائية وميكانيكا التوازن الحراري.
ما أهمية آلة بولتزمان التي اخترعها جيفري هينتون؟
فتحت الباب أمام الحواسيب للتعرف التلقائي على الأنماط والخصائص في البيانات الضخمة دون توجيه مسبق.
Comments (0)
Log in to join the discussion.