Подпишитесь на наши ежедневные и еженедельные информационные бюллетени, чтобы получать последние обновления и эксклюзивный контент о ведущих в отрасли технологиях искусственного интеллекта. Узнать больше
Джеффри Э. Хинтон, ведущий исследователь искусственного интеллекта и почетный профессор Университета Торонто, получил Нобелевскую премию по физике 2024 года вместе с Джоном Дж. Хопфилдом из Принстонского университета.
Шведская королевская академия наук присудила обоим премии в размере 11 миллионов шведских крон (приблизительно 1,06 миллиона долларов США), которые будут поровну разделены между лауреатами.
Различные издания и коллеги-исследователи прозвали Хинтона «Крестным отцом искусственного интеллекта» из-за его революционной работы в области искусственных нейронных сетей — основополагающей технологии, лежащей в основе современного искусственного интеллекта.
Несмотря на признание, Хинтон становится все более осторожным в отношении будущего ИИ. В 2023 году он оставил свою должность в подразделении DeepMind Google, чтобы более свободно говорить о потенциальных опасностях, которые представляет собой неконтролируемое развитие ИИ.
Хинтон предупредил, что быстрый прогресс в области искусственного интеллекта может привести к непредвиденным и вредным последствиям, включая дезинформацию, увольнение рабочих мест и даже экзистенциальные угрозы, включая вымирание человечества, или так называемый «х-риск». Он выразил обеспокоенность тем, что сама технология, которую он помог создать, может в конечном итоге непредсказуемым образом превзойти человеческий интеллект, и этот сценарий он находит особенно тревожным.
Как сообщило MIT Tech Review после интервью с ним в мае 2023 года, Хинтон был особенно обеспокоен плохими игроками, такими как авторитарные лидеры, которые могли использовать ИИ для манипулирования выборами, ведения войн или достижения аморальных целей. Он выразил обеспокоенность тем, что системы искусственного интеллекта, когда им поручено достичь целей, могут развивать опасные подцели, такие как монополизация энергетических ресурсов или самовоспроизведение.
Хотя Хинтон не подписал громкие письма с призывом к мораторию на разработку ИИ, его уход из Google стал поворотным моментом для технологической индустрии.
Хинтон считает, что без глобального регулирования системы искусственного интеллекта могут стать неконтролируемыми, и это мнение разделяют многие специалисты в этой области. Его видение ИИ теперь определяется как его огромным потенциалом, так и надвигающимися рисками, которые он несет.
Даже размышляя о своей сегодняшней работе после получения Нобелевской премии, Хинтон сказал CNN, что генеративный ИИ:
«….будет сравнимо с промышленной революцией. Но вместо того, чтобы превосходить людей по физической силе, они будут превосходить людей по интеллектуальным способностям. У нас нет опыта того, что значит иметь вещи умнее нас… нам также приходится беспокоиться о ряде возможных плохих последствий, особенно об угрозе выхода этих вещей из-под контроля».
За что Хинтон получил Нобелевскую премию
Признание Джеффри Хинтоном Нобелевской премии не стало сюрпризом для тех, кто знаком с его огромным вкладом в искусственный интеллект.
Хинтон родился в Лондоне в 1947 году. Первоначально он получил докторскую степень в Эдинбургском университете, где занимался нейронными сетями — идея, которая в то время игнорировалась большинством исследователей.
В 1985 году он и его коллега Терри Сейновски создали «машину Больцмана» — алгоритм, названный в честь австрийского физика Людвига Больцмана, способный научиться идентифицировать элементы в данных.
Поступив в Университет Торонто в 1987 году, Хинтон работал с аспирантами над дальнейшим развитием ИИ. Их работа стала центральной в разработке современных систем машинного обучения, составив основу для многих приложений, которые мы используем сегодня, включая распознавание изображений и обработку естественного языка, беспилотные автомобили и даже языковые модели, такие как серия GPT от OpenAI.
В 2012 году Хинтон и двое его аспирантов из Университета Торонто Илья Суцкевер и Алекс Крижевский основали дочернюю компанию под названием DNNresearch, чтобы сосредоточиться на развитии глубоких нейронных сетей — в частности, «глубокого обучения», — которые моделируют искусственный интеллект на основе человеческого мозга. нейронные пути для улучшения возможностей машинного обучения.
Хинтон и его коллеги разработали нейронную сеть, способную распознавать изображения (например, цветы, собаки и автомобили) с беспрецедентной точностью — подвиг, который долгое время казался недостижимым. Их исследования фундаментально изменили подход ИИ к компьютерному зрению, продемонстрировав огромный потенциал нейронных сетей при обучении на огромных объемах данных.
Несмотря на свои значительные достижения, на момент основания у DNNresearch не было ни продуктов, ни непосредственных коммерческих амбиций. Вместо этого он был создан как механизм, позволяющий Хинтону и его ученикам более эффективно справляться с растущим интересом к их работе со стороны крупных технологических компаний, что в конечном итоге привело к аукциону, который спровоцировал современную гонку за доминирование в области ИИ.
Фактически, в декабре 2012 года они выставили компанию на аукцион и столкнулись с конкурентной войной между Google, Microsoft, Baidu и DeepMind, о чем рассказывается в удивительном Проводной журнальная статья Кейда Метца от 2021 года. В конце концов Хинтон решил продать компанию Google за 44 миллиона долларов, хотя он мог бы поднять цену выше. Этот аукцион ознаменовал начало гонки вооружений в области искусственного интеллекта между технологическими гигантами, что привело к быстрому развитию глубокого обучения и технологий искусственного интеллекта.
Этот опыт имеет решающее значение для понимания влияния Хинтона на искусственный интеллект и того, как его инновации способствовали получению ему сегодня Нобелевской премии по физике, что отражает основополагающую важность его работы в области нейронных сетей и машинного обучения для эволюции современного искусственного интеллекта.
Президент Университета штата Техас Мерик Гертлер поздравил Хинтона с его достижением, подчеркнув гордость университета за его историческое достижение.
Наследие Хопфилда
Джон Дж. Хопфилд, профессор Принстонского университета, разделивший Нобелевскую премию с Хинтоном, разработал модель ассоциативной памяти, известную как сеть Хопфилда, которая произвела революцию в том, как можно хранить и реконструировать закономерности, включая изображения.
Эта модель применяет принципы физики, в частности систем атомного спина, к нейронным сетям, позволяя им работать с неполными или искаженными данными для восстановления полных структур, и аналогично тому, как диффузионные модели, лежащие в основе сервисов искусственного интеллекта для изображений и видео, могут научиться создавать новые изображения из тренинг по реконструкции старых.
Его вклад не только повлиял на искусственный интеллект, но также повлиял на вычислительную нейробиологию и коррекцию ошибок, демонстрируя междисциплинарную актуальность его работы.
Его работа, тесно связанная с атомными спиновыми системами, проложила путь к дальнейшим достижениям в области искусственного интеллекта, включая машину Больцмана Хинтона.
В то время как работа Хинтона перенесла нейронные сети в современную эпоху, более ранние открытия Хопфилда заложили решающую основу для распознавания образов в нейронных моделях.
Достижения обоих лауреатов существенно повлияли на быстрый рост искусственного интеллекта, что привело к трансформационным изменениям в различных отраслях, от технологий до здравоохранения.
Нобелевский комитет подчеркнул, что их работа в области искусственных нейронных сетей уже принесла пользу широкому кругу областей, особенно в области материаловедения и за ее пределами.