Hlutu Nóbelinn fyrir fram­lag til vél­ræns náms

John J. Hopfield, eðlisfræðingur frá Princeton-háskóla í Bandaríkjunum, og Geoffrey E. Hinton, bresk-kanadískur tölvunarfræðingur frá Toronto-háskóla í Kanada, hlutu verðlaunin sameiginlega. Sænska Nóbelsnefndin tilkynnti þetta á blaðamannafundi nú klukkan 9:45.

Í tilkynningu frá Sænsku vísindaakademíunni segir að báðir vísindamennirnir hafi notað tól eðlisfræðinnar til þess að þróað aðferðir sem lögðu grunninn að öflugu vélrænu námi samtímans.

Hafsteinn Einarsson, dósent í tölvunarfræði við Háskóla Íslands, segir að Hopfield og Hinton virðist fá Nóbelsverðlaunin sem viðurkenningu á að þeir hafi verið á meðal þeirra sem tóku fyrstu skrefin að því sem varð að gervigreinarfræðum. 

„Þeir hafa báðir haft gífurleg áhrif. Báðir voru að vinna að gervigreindartengdum hlutum mjög snemma í fæðingu þessa gervigreindarsviðs,“ segir Hafsteinn.

Sérstaklega er vísað til svonefnds Hopfield-nets sem kennt er við Hopfield. Hafsteinn lýsir því sem fræðilegu neti gervitauganóða þar sem hægt er að vista og kalla fram minningar í frjálslegum skilningi þess orðs.

„Þau hafa haft gífurleg áhrif, sérstaklega í tölvunarfræði og gervigreind. Fólk hefur í seinni tíð verið að þróa nýrri og öflugri gervigreindarlíkön sem meðal annars byggja á Hopfield-netum. Þau eru ekki aðalundirstaðan í þeirri gervigreind sem er verið að nota í dag en það er ákveðnar tengingar á milli,“ segir Hafsteinn.

Hinton, sem Hafsteinn segir að sé kallaður einn þriggja guðfeðra gervigreindartækninnar, er þekktastur fyrir að hafa þróað reiknirit sem er notað til þess að þjálfa djúptauganet. Nóbelsnefndin talar um Boltzmann-vélar sem Hinton þróaði og byggði á Hopfield-neti. Hafsteinn segir Boltzmann-vélina tauganetsnálgun til þess að læra tengingar á milli gagna.

Djúptauganet eru sögð henta vel til sjálfvirkrar greiningar og flokkunar á flóknu og miklu gagnamagni, í grein sem birtist á Vísindavefnum um vélrænt nám í fyrra. Slík gervitauganet virki einkum vel þegar óljóst sé hvaða reglum og aðferðum mætti beita við að finna ákveðin merki í gögnum, til dæmis hvort ákveðna hluti megi finna á myndum eða hvort hljóðupptökusafn innihaldi ákveðin hljóð eða orð. 

Þá séu gervitauganetin mótuð með völdu safni gagna með þar til gerðum reikniaðgerðum, og sé það kallað „nám“ eða „þjálfun“ gervitauganetsins. 

Fréttin hefur verið uppfærð.