قام الاثنان، جون هوبفيلد من جامعة برينستون والبروفيسور جيفري هينتون من جامعة تورنتو، بتغيير الطريقة التي يتم بها التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي وتعزيز التكنولوجيا لتصبح قوية كما نعرفها اليوم
في 8 أكتوبر 2024، أعلنت الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم عن منح جائزة نوبل في الفيزياء إلى اثنين من الباحثين: جون جي. هوبفيلد من جامعة برينستون والبروفيسور جيفري أ. هينتون من جامعة تورنتو. وفاز الاثنان بالجائزة بفضل اكتشافاتهما الثورية التي مكنت من تطوير تقنيات التعلم باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية.
وكانت مساهمة الاثنين في أساس تطوير تقنيات التعلم العميق التي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية، وهي طريقة مستوحاة من بنية الدماغ. وتشمل هذه الشبكات العقد التي تعكس الخلايا العصبية في الدماغ، والتي تتواصل مع بعضها البعض من خلال اتصالات ذات قوة متغيرة. وتضعف هذه الاتصالات أو تتقوى اعتمادًا على قيم العقد، مما يسمح للشبكة "بتعلم" معلومات جديدة.
طور هوبفيلد نموذجًا للشبكة التي تعمل بمثابة ذاكرة ترابطية قادرة على تخزين واسترجاع الأنماط، مثل الصور. تصف شبكة هوبفيلد الاتصالات بين العقد من حيث الطاقة، على غرار كيفية عمل الأنظمة الفيزيائية. أثناء التدريب، تجد الشبكة قيمًا للاتصالات بحيث تكون الصور المخزنة مستقرة عند الطاقة المنخفضة. عندما يتم تغذية صورة تالفة إلى الشبكة، فإنها تقوم بتحديث العقد بطريقة تقلل من الطاقة الإجمالية وتؤدي إلى إعادة بناء الصورة الأصلية.
بناءً على عمل هوبفيلد، طور هينتون شبكة بولتزمان، القادرة على تعلم الخصائص الفريدة لمعلومات معينة. وباستخدام أدوات من الفيزياء الإحصائية، تمكن هينتون من إنشاء نظام يتعرف على الصور أو يخلق أمثلة جديدة لأنماط التعلم التي تغذيها. أصبحت الشبكات من هذا النوع أداة مفيدة بشكل خاص في مجال الذكاء الاصطناعي وساهمت بشكل كبير في التطور الحالي في هذا المجال.
تُستخدم المساهمة الثورية لكليهما اليوم في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك تطوير المواد ذات الخصائص الفريدة. وقالت السيدة إلين مونس، رئيسة لجنة جائزة نوبل للفيزياء، إن هذا العمل قد حقق بالفعل فائدة كبيرة للجائزة، التي تبلغ قيمتها 11 مليون كرونة سويدية، وسيتم تقسيمها بالتساوي بين الاثنين.
