Американский физик Джон Хопфилд и канадо-британский ученый Джеффри Хинтон, которые считаются пионерами ИИ, получили Нобелевскую премию по физике за вклад в развитие нейронных сетей. Эти модели, вдохновленные работой человеческого мозга, стали основой современных технологий, которые уже сегодня активно применяются в различных сферах повседневной современной жизни обычных людей.
Джеффри Хинтон, который получил прозвище “крестный отец ИИ”, работает в Университете Торонто, а его коллега Джон Хопфилд — в Принстонском университете. Согласно заявлению Нобелевского комитета, эти ученые “положили начало революции в машинном обучении”, которая изменила наш мир. “Эти два джентльмена действительно были пионерами,” — заявил член Нобелевского комитета Марк Пирс, комментируя вручение престижной награды.
Их совместные исследования привели к разработке нейронных сетей — систем, в которых компьютерные узлы работают по аналогии с нейронами мозга. Эти системы сегодня широко используются как в научных, так и в практических целях. Как отметила Эллен Мунс, еще один член Нобелевского комитета, нейронные сети “стали частью нашей повседневности, например, в распознавании лиц и переводе языков”. Хопфилд, чья работа 1982 года заложила основу для исследований Хинтона, в интервью Associated Press признался: “Меня до сих пор поражает тот эффект, который это вызвало”.
Хинтон предсказывает, что искусственный интеллект окажет огромное влияние на развитие человечества, которое сравнимо с промышленной революцией. “Мы никогда не сталкивались с тем, что существует нечто умнее нас, и это будет замечательно во многих отношениях,” — заявил ученый во время разговора с журналистами после объявления о присуждении премии. Однако он добавил: “Нам также следует беспокоиться о ряде возможных негативных последствий, особенно о риске того, что эти системы могут выйти из-под контроля”.
Опасения относительно возможных угроз ИИ разделяет и Нобелевский комитет. Эллен Мунс подчеркнула, что наряду с огромными преимуществами, которые ИИ может принести обществу, его стремительное развитие вызывает серьезное беспокойство. “Человечество несет коллективную ответственность эту новую технологию, которая должна использоваться на благо всего человечества,” — сказала она.
Сам Хинтон в последние годы активно выступает с предупреждениями о рисках ИИ. В 2023 году он даже покинул свою должность в Google, чтобы иметь возможность свободно высказывать свои опасения о технологии, к создании которой он приложил свои усилия. “Меня беспокоит, что конечным результатом может стать создание систем, которые будут умнее нас и в итоге возьмут контроль в свои руки,” — заявил он.
Присоединяйтесь к нашему телеграм-каналуДжон Хопфилд, также выразивший озабоченность в связи с возможными угрозами искусственного интеллекта, в свое время подписал одну из петиций, которая призывает к строгому контролю над развитием этой технологии. Он сравнил риски ИИ с разработкой вирусов или ядерной энергии, отметив, что обе технологии могут быть как полезны, так и опасны для общества.
Джеффри Хинтон считается одним из основателей современных нейронных сетей благодаря разработке техники “обратного распространения ошибки”, которая позволила машинам “учиться” на своих ошибках, корректируя их до достижения оптимальных решений. Этот процесс напоминает способ обучения студента, когда учитель помогает исправить ошибки и повторяет процесс до тех пор, пока не будет достигнут правильный результат.
В 2012 году команда Хинтона из Университета Торонто произвела фурор на престижном соревновании по компьютерному зрению ImageNet, где впервые использовала нейронные сети. Эта победа вдохновила многих на новые исследования и привела к бурному развитию ИИ. “Многие считают это рождением современного ИИ,” — отметила Фэй-Фэй Ли, профессор Стэнфордского университета и создательница ImageNet.
С 1980-х годов Хинтон, наряду с такими известными учеными, как Йошуа Бенджио и Янн Лекун, разработал методы, которые сегодня лежат в основе глубинного обучения и других современных технологий ИИ. В 2019 году он был удостоен премии Тьюринга, главной награды в области компьютерных наук, за совместные работы с Бенджио и Лекуном. “Долгое время люди думали, что то, чем мы занимаемся, — это полная ерунда,” — вспоминал Хинтон в интервью Associated Press в 2019 году. “Они считали, что это было глупой тратой времени для разумных людей”. Однако он подчеркнул важность упорства в науке, особенно для молодых исследователей. “Мое послание молодым ученым — не сдавайтесь, даже если все говорят вам, что то, чем вы занимаетесь, бессмысленно,” — добавил Хинтон.
Исследования Хопфилда также оказали огромное влияние на развитие ИИ. В 1980-х годах он разработал модель ассоциативной памяти, которая способна хранить и восстанавливать образы и другие типы данных. Эта система стала основой для последующих достижений в области ИИ, включая работы Хинтона. “Меня всегда больше всего завораживал вопрос о том, как разум может появиться из машины,” — сказал Хопфилд в интервью, опубликованном Институтом Франклина после присуждения ему физической премии в 2019 году.
С развитием технологий искусственного интеллекта границы между различными научными дисциплинами, такими как физика, биология и компьютерные науки, постепенно стираются. Как отметил Хопфилд, именно междисциплинарный подход позволил достичь таких значимых открытий, а не строгое следование одной научной линии. “Если вы не мотивированы физикой, вы просто не берётесь за такого рода задачи,” — подчеркнул ученый.
Тем не менее, вопросы о безопасности ИИ продолжают вызывать споры в научном сообществе. Ник Фрост, бывший студент Хинтона и основатель компании Cohere, рассказал, что они с Хинтоном часто спорят о потенциальных рисках искусственного интеллекта. “В основном мы расходимся во мнениях о сроках и конкретных технологиях, которые, по его мнению, представляют угрозу,” — объяснил Фрост. Йошуа Бенджио, другой известный исследователь ИИ, также выразил обеспокоенность возможными рисками. “Нас больше всего тревожит потеря контроля над ИИ и вопрос о том, смогут ли эти системы действовать морально, когда они станут умнее людей,” — заявил Бенджио.
Хотя присуждение Нобелевской премии было основано на ранних исследованиях Хинтона и Хопфилда, их работа продолжает оказывать влияние на развитие ИИ и наука все еще ищет ответы на многие вопросы, которые связаны с рисками и этическими аспектами этой технологии.
