Ученый рассказал, что лежит в основах нейросетей нобелевских лауреатов

Их основами стали физические принципы, сообщил директор центра когнитивного моделирования МФТИ Александр Панов

МОСКВА, 8 октября. /ТАСС/. Вручение Нобелевской премии по физике за создание нейросетей можно объяснить тем, что основой и вдохновением для систем машинного обучения Джеффри Хинтона и Джона Хопфилда послужили те принципы, которые отвечают за минимизацию энергии в сложно устроенных физических системах. Об этом ТАСС сообщил директор центра когнитивного моделирования МФТИ Александр Панов.

"Мое объяснение данной неожиданной Нобелевской премии заключается в том, что те методы, которые разрабатывали Хинтон и Хопфилд, используют базовые физические принципы по минимизации энергии. Они смогли математически описать этот процесс через взаимодействия множества простейших элементов и связать процесс хранения и запоминания информации с данными базовыми физическими понятиями", - пояснил Панов, занимающий также должность директора лаборатории Института искусственного интеллекта AIRI.

Наличие подобной подоплеки в исследованиях Хинтона и Хопфилда, как считает исследователь, позволило Нобелевскому комитету связать с физикой одно из важнейших достижений в области прикладной математики и компьютерных наук и вручить за нее премию. При этом Панов отметил, что биологи часто не соглашаются с подобной трактовкой и считают, что разработки нобелевских лауреатов повторяют то, как устроены некоторые отделы мозга и протекают многие процессы в нервной системе.

О Нобелевской премии по физике

Нобелевская премия в области физики за 2024 год присуждена американцу Хопфилду и канадскому ученому британского происхождения Хинтону за открытия в сфере машинного обучения. Ученые стали лауреатами премии за фундаментальные открытия и изобретения, обеспечивающие обучение машин с помощью искусственных нейронных сетей, говорится в мотивировочной части решения комитета.