В этом году Нобелевскую премию по физике присудили 91-летнему профессору Принстонского университета (США) Джону Хопфилду и 76-летнему профессору Университета Торонто (Канада) Джеффри Хинтону за «основополагающие открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей».

Исследования Хопфилда и Хинтона стартовали еще в 1980-х годах прошлого века и легли в основу нейросетей, которые в нынешнее время применяются в разнообразных приложениях. Джон Хопфилд начинал как физик-теоретик, но затем его интересы сместились. В 1970-х он опубликовал несколько революционных работ по биофизике, а в начале 1980-х увлекся нейронными сетями. Ученый создал так называемую «ассоциативную память» — сеть, способную сохранять и восстанавливать изображения и другие паттерны в данных. Данный метод базируется на физической модели атомных спинов, и его принципы используются для поиска и восстановления целостных изображений на основе неполных данных.

Джеффри Хинтон развил идеи Хопфилда. В 1983–1985 годах физик вместе с коллегами презентовал новый вариант нейронной сети. В отличие от детища Хопфилда, задачей новой машины было генерировать данные, а не распознавать их. Хинтон использовал сеть Хопфилда в качестве основы для изобретения (совместно с Терри Сейновски) новой сети. Она получила имя «Машина Больцмана» – в честь австрийского физика Людвига Больцмана, одного из создателей статистической физики – раздела физики о системах, которые построены из множества похожих компонентов. Хинтон в работе над новой сетью применял инструменты из статистической физики.

Как и сеть Хопфилда, машина Больцмана является сетью нейронов с определенным для нее понятием «энергии». Эта сеть оказалась первой нейронной сетью, способной обучаться внутренним представлениям, решать сложные комбинаторные задачи. Она может научиться распознавать характерные элементы в заданном типе данных. Машину Больцмана можно использовать для классификации изображений или создания новых примеров типа шаблона, на котором она была обучена. Машина обучается с помощью подачи ей примеров, которые с большой вероятностью возникнут при ее запуске.

Руководитель Нобелевского комитета по физике Эллен Мунс отметила, что работы лауреатов уже принесли огромную пользу. Нейронные сети используются в физике для решения множества задач, например, для создания новых материалов с особыми свойствами.

Стоит добавить, что церемония вручения Нобелевской премии состоится 10 декабря в Стокгольме. Победители поделят между собой 11 млн шведских крон (чуть меньше $1,1 млн). В прошлом году награда по физике досталась Пьеру Агостини (Университет штата Огайо, США), Ференцу Краушу (Институт квантовой оптики имени Макса Планка, Германия) и Анн Люйе (Лундский университет, Швеция) за эксперименты по созданию коротких световых импульсов. Благодаря их работам появились новые инструменты для исследования мира электронов внутри атомов и молекул.

Фото: Kandinsky