Развитие самообучающихся нейронных сетей в настоящее время идет очень активно. Области, которые охватывает искусственный интеллект (ИИ), всё больше увеличиваются с каждым днем. Машинное обучение — это крайне полезный инструмент, который может облегчить жизнь практически в любой отрасли. Об этом 8 октября «Известиям» сообщил ведущий инженер Центра компетенций НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ им. Н.Э. Баумана Вадим Истомин.
Так он оценил итоги Нобелевской премии по физике 2024 года, которую присудили Джону Хопфилду и Джеффри Хинтону — ученым, стоявшим у истоков создания искусственного интеллекта.
«Как сказано в пресс-релизе, Хопфилд создал ассоциативную нейронную сеть, которая может хранить и восстанавливать изображения и другие типы шаблонов в данных. Хинтон изобрел метод, позволяющий автономно находить свойства в данных и выполнять такие задачи, как идентификация определенных элементов на изображениях», — напомнил Истомин.
По его словам, на сегодняшний день системы с машинным обучением применяются во многих аспектах человеческой жизни: в сфере продаж, в системах безопасности, медицине, образовании, в космических отраслях, военной сфере, машиностроении, играх и многих других сферах. Безусловно, вклад Джона Хопфилда и Джеффри Хинтона является одним из ключевых в развитии технологий машинного обучения нейросетей.
«Однако стоит отметить, что исследования в области нейронных сетей, строго говоря, не является областью физики. В связи с этим решение комитета может вызвать споры в среде ученых», — подчеркнул Истомин.
Ранее в этот день стало известно, что Нобелевскую премию по физике в 2024 году получили американец Хопфилд и британец Хинтон. Награда была присвоена «за фундаментальные открытия и изобретения, которые позволяют осуществлять машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей».