รางวัลโนเบล สาขาฟิสิกส์ ปี 2024
มอบให้แก่
1. จอห์น ฮอปฟิลด์ (John Hopfield)
2. เจฟฟรีย์ ฮินตัน (Geoffrey Hinton)
แก่ผลงาน “สำหรับการค้นพบพื้นฐานและการประดิษฐ์ที่ทำให้เกิดการเรียนรู้ของเครื่องจักรด้วยเครือข่ายประสาทเทียม”
(“for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks”)
เมื่อเราพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) โดยมีชื่อสั้นๆ ว่า AI เรามักจะหมายถึง การเรียนรู้ของเครื่องจักร (machine learning)โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม (artificial neural networks) เทคโนโลยีนี้ได้รับแรงบันดาลใจมาจากโครงสร้างของสมอง ในเครือข่ายประสาทเทียม เซลล์ประสาทในสมองจะแสดงเป็นโหนด (nodes) ที่มีค่าต่างกัน โหนดเหล่านี้จะมีอิทธิพลต่อกันและกันผ่านการเชื่อมต่อที่เปรียบได้กับไซแนปส์ และสามารถทำให้แข็งแกร่งขึ้นหรืออ่อนแอลงได้
เมื่อเครือข่ายจะได้รับการฝึก เช่น โดยการพัฒนาการเชื่อมต่อที่แข็งแกร่งขึ้นระหว่างโหนดที่มีค่าสูงพร้อมกัน ผู้ได้รับรางวัลในปีนี้ได้ดำเนินการที่สำคัญกับเครือข่ายประสาทเทียมตั้งแต่ช่วงทศวรรษ 1980 เป็นต้นมา
*ผลงานโดยรวมของคนที่ 1*
จอห์น ฮอปฟิลด์ (John Hopfield) คิดค้นเครือข่ายที่ใช้วิธีการในการบันทึกและสร้างรูปแบบใหม่ เราสามารถจินตนาการว่า โหนดเป็นพิกเซล (the nodes as pixels) เครือข่ายฮอปฟิลด์ (Hopfield network) ใช้ฟิสิกส์ที่อธิบายลักษณะของวัสดุเนื่องจากสปิน (spin) อะตอม ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ทำให้อะตอมแต่ละอะตอมเป็นแม่เหล็กขนาดเล็ก เครือข่ายทั้งหมดได้รับการอธิบายในลักษณะที่เทียบเท่ากับพลังงานในระบบสปินที่พบในฟิสิกส์
จากการได้รับการฝึกโดยการค้นหาค่าสำหรับการเชื่อมต่อระหว่างโหนด เพื่อให้ภาพที่บันทึกไว้มีพลังงานต่ำ เมื่อเครือข่ายฮอปฟิลด์ได้รับภาพที่บิดเบี้ยวหรือไม่สมบูรณ์ เครือข่ายจะทำงานผ่านโหนดอย่างเป็นระบบและอัปเดตค่าของโหนดเพื่อให้พลังงานของเครือข่ายลดลง ดังนั้น เครือข่ายจึงทำงานแบบเป็นขั้นตอนเพื่อค้นหาภาพที่บันทึกไว้ซึ่งคล้ายกับภาพที่ไม่สมบูรณ์ที่สุดที่เครือข่ายป้อนมา
*ผลงานโดยรวมของคนที่ 2*
เจฟฟรีย์ ฮินตัน (Geoffrey Hinton) ใช้เครือข่ายฮอปฟิลด์ เป็นรากฐานสำหรับเครือข่ายใหม่ที่ใช้วิธีการที่แตกต่างออกไป นั่นก็คือ Boltzmann machine (เครื่องกลโบลต์มานน์) ซึ่งสามารถเรียนรู้ที่จะจดจำองค์ประกอบลักษณะเฉพาะในข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ฮินตันใช้เครื่องมือจากฟิสิกส์สถิติ (statistical physics) ซึ่งเป็นศาสตร์แห่งระบบที่สร้างขึ้นจากส่วนประกอบที่คล้ายคลึงกันหลายๆ อย่าง
เครื่องจะฝึกโดยป้อนตัวอย่างที่มีแนวโน้มสูงว่า จะเกิดขึ้นเมื่อ Boltzmann machine ทำงานสามารถใช้เพื่อจัดประเภทภาพหรือสร้างตัวอย่างใหม่ของรูปแบบประเภทที่เครื่องได้รับการฝึก ฮินตันได้สร้างผลงานนี้ขึ้นมาโดยช่วยริเริ่มการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่ก้าวกระโดดในปัจจุบัน
แปลและเรียบเรียงโดย
One To Many - A Brief Science
.
แหล่งอ้างอิง
[1] The Nobel Prize in Physics 2024 : Press release
.
Credit picture:
[1] จอห์น ฮอปฟิลด์ (John Hopfield)
[2] เจฟฟรีย์ ฮินตัน (Geoffrey Hinton)
Ramsey Cardy / Collision via Sportsfile - https://www.flickr.com/photos/collisionconf/53008235332/
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
