الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية.. كيف ساهمت اختراعات هوبفيلد وهينتون في حصد نوبل؟

أعلنت اللجنة المانحة لجائزة نوبل، الثلاثاء، فوز أبحاث جون هوبفيلد وجيفري هينتون في مجال التعلم الآلي، وذلك تقديراً لاكتشافاتهما واختراعاتهما الأساسية التي مكّنت التعلم الآلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية.

تمنح الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم جائزة نوبل في الفيزياء، وقد تقاسم الجائزة لهذا العام العالمان الأمريكي جون هوبفيلد والكندي جيفري هينتون، بقيمة 11 مليون كرونة سويدية (ما يعادل 1.1 مليون دولار).

تفاصيل جائزة نوبل في مجال الفيزياء 2024

ابتكر هوبفيلد بنية قادرة على تخزين المعلومات، وإعادة معالجتها، بينما اخترع هينتون طريقة قادرة على اكتشاف خصائص البيانات بشكل مستقل، وهي تقنية أصبحت ذات أهمية كبيرة للشبكات العصبية الكبيرة التي تُستخدم في الوقت الحالي.

حيث أعلن الحساب الرسمي للجائزة عن فوز هوبفيلد وهينتون عن "الاكتشافات والاختراعات الأساسية التي تمكن التعلم الآلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية".

• جائزة نوبل في الفيزياء.. كيف يُعيد العقل تشكيل الماضي بـ«ذاكرة البناء»؟
  

التعلم الآلي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

وفقاً للموقع الرسمي لمنظمة Phys، استخدم الفائزان بجائزة نوبل في الفيزياء أدوات من الفيزياء لتطوير أساليب شكلت الأساس للتعلم الآلي الحديث.

ابتكر جون هوبفيلد ذاكرة ارتباطية يمكنها تخزين وإعادة بناء الصور وأنماط من البيانات. بينما اخترع جيفري هينتون طريقة تستطيع التعرف بشكل مستقل على خصائص البيانات، وبالتالي أداء مهام مثل تحديد عناصر معينة في الصور.

• «آلة تفكر مثل البشر».. مساهمات رائدة للفائزين بجائزة نوبل للفيزياء (خاص)
  

تفاصيل اختراع جون هوبفيلد الحاصل على نوبل في الفيزياء 2024

اخترع هوبفيلد شبكة قادرة على حفظ وإعادة إنشاء الأنماط باستخدام الفيزياء التي تصف خصائص المادة من خلال دوران الذرات.

وهي الخاصية التي تجعل كل ذرة مغناطيساً صغيراً. يذكر أن هذه الشبكة تعتمد على مراحل للعثور على الصورة المخزنة التي تشبه إلى حد كبير الصورة غير المكتملة التي تم تغذيتها بها.

• الأمريكي جون هوبفيلد والكندي جوفري هينتون يحصدان جائزة نوبل في الفيزياء
  

تفاصيل اختراع جيفري هينتون الحاصل على نوبل في الفيزياء 2024

استند هينتون إلى شبكة هوبفيلد كأساس لشبكة جديدة تعتمد على آلة بولتزمان، وهي شبكة يمكنها التعرف على الخصائص المميزة في البيانات.

استخدم هينتون أدوات من الفيزياء الإحصائية لتطوير هذه الآلة، التي يتم تدريبها من خلال تقديم أمثلة متكررة للنمط المطلوب، ما يمكّنها من تصنيف الصور أو إنشاء أمثلة جديدة من هذا النمط.

الجدير بالذكر أن هوبفيلد وهينتون استخدما هذا العام أدوات الفيزياء لبناء أساليب ساعدت في وضع الأساس للتعلم الآلي المتقدم، حيث ابتكر هوبفيلد بنية تخزن وتعيد بناء المعلومات، بينما اخترع هينتون طريقة تمكن الشبكات العصبية الاصطناعية من اكتشاف خصائص البيانات بشكل مستقل، وهي تقنية أصبحت حاسمة في تطوير الشبكات العصبية الحديثة.