Çmimi Nobel në Fizikë për vitin 2024 iu dha John Hopfield dhe Geoffrey Hinton për "zbulimet themelore" që mundësojnë mësimin e makinerive me rrjete nervore artificiale. "Edhe pse kompjuterët nuk mund të mendojnë, makinat tani mund të imitojnë funksione si kujtesa dhe të mësuarit. Laureatët e këtij viti në fizikë kanë ndihmuar që kjo të bëhet e mundur," tha Komiteti Nobel në një deklaratë. Komiteti shpalli këtë nderim prestigjioz, i cili konsiderohet kulmi i arritjeve shkencore, të hënën në Suedi. Çmimi përfshin një shpërblim në para prej 11 milionë korona suedeze (1 milion dollarë). Hopfield nga Universiteti i Princeton-it dhe Hinton nga Universiteti i Torontos u vlerësuan për vendosjen e themeleve për mësimin e makinerive, që fuqizon shumë produkte të sotme. "Duke përdorur koncepte dhe metoda themelore nga fizika, ata kanë zhvilluar teknologji që përdorin struktura në rrjete për të përpunuar informacionin," tha komiteti. Kjo ka shkaktuar "shpërthimin" e zhvillimit të mësimit të makinerive gjatë dy dekadave të fundit, shtoi ai. Hinton, i cili është quajtur “babai” i inteligjencës artificiale (AI), tha se ishte “i habitur” që mori çmimin. I pyetur nga gazetarët për rëndësinë e mundshme të teknologjisë që ka ndihmuar në zhvillimin e saj, ai tha se AI do të ketë një “ndikim të madh” në shoqëritë tona. “Do të jetë e krahasueshme me revolucionin industrial. Por në vend që të tejkalojë njerëzit në forcën fizike, do të tejkalojë aftësitë intelektuale të tyre. Ne nuk kemi përvojë se si është të kemi gjëra më të zgjuara se ne," tha ai në një intervistë telefonike pas shpalljes së çmimit. Hinton parashikoi që teknologjia do të revolucionarizojë fusha si shëndetësia, duke çuar në një “përmirësim të madh të produktivitetit.” “Por gjithashtu duhet të shqetësohemi për një numër pasojash të këqija të mundshme, veçanërisht kërcënimin që këto gjëra të dalin jashtë kontrollit,” paralajmëroi ai. Falë punës së laureatëve, AI është "bërë pjesë e jetës sonë të përditshme," nga njohja e fytyrës deri te përkthimi i gjuhëve, tha Ellen Moons, kryetare e Komitetit Nobel për Fizikë. "Zbulimet dhe shpikjet e laureatëve formojnë blloqet ndërtuese të mësimit të makinerive, që mund të ndihmojnë në marrjen e vendimeve më të shpejta dhe të besueshme, për shembull kur diagnostikojnë gjendje mjekësore,” tha Moons. Imitimi i trurit AI është bërë sinonim për mësimin e makinerive duke përdorur rrjete nervore artificiale. Kjo teknologji – e zhvilluar nga Hopfield dhe Hinton – bazohet në strukturën e trurit. Ndërsa truri ka neurone, një rrjet nervor artificial ka nyje me vlera të ndryshme. Ndërsa neuronet e trurit komunikojnë përmes sinapseve, nyjet artificiale ndikojnë njëra-tjetrën përmes lidhjeve. Mund të trajnoshe një rrjet nervor artificial duke zhvilluar lidhje më të forta mes nyjeve, njësoj siç mund të trajnohet truri. Ashtu si ne mund të lodhim trurin për të gjetur një fjalë ose fakt që rrallë e përdorim dhe vetëm në mënyrë të vagullt e kujtojmë, rrjetet nervore artificiale gjithashtu mund të kërkojnë nëpër modelet që kanë ruajtur – falë shpikjes së rrjetit të Hopfield-it në vitin 1982. "Rrjeti që ndërtoi Hopfield ka nyje që janë të lidhura me njëra-tjetrën përmes lidhjeve me forca të ndryshme. Çdo nyje mund të ruajë një vlerë individuale – në punën e parë të Hopfield kjo mund të ishte ose 0 ose 1, si piksela në një foto bardh e zi," tha komiteti, duke detajuar punën e dyshes. Pasi Hopfield publikoi kërkimet e tij, Hinton e zgjeroi atë duke përdorur ide nga fizika statistikore dhe zhvilloi formën më të hershme të mësimit të makinerive, të quajtur "makina Boltzmann." Që nga vitet 1980, rrjetet janë zgjeruar në madhësi. Ndërsa Hopfield përdori një rrjet me vetëm 30 nyje – me më pak se 500 parametra që i lidhin ato – rrjetet e sotme mund të përmbajnë më shumë se një trilion parametra. Ndryshe nga softueri tradicional, i cili është i ngjashëm me ndjekjen e një recete për të bërë një tortë, një rrjet nervor artificial është në gjendje të mësojë nga shembujt – duke përdorur njohuri të mëparshme për të krijuar receta të reja. Sinjalizuesi Përveçse është një pionier i AI-së, Hinton gjithashtu ka bërë thirrje për kujdes rreth kësaj teknologjie. Në maj 2023, ai u largua nga roli i tij në Google dhe vendosi të "sinjalizojë" pasi u shqetësua për sa e zgjuar po bëhej. “Unë jam vetëm një shkencëtar që papritmas e kuptoi se këto gjëra po bëhen më të zgjuara se ne,” i tha Hinton CNN-it vitin e kaluar. “Dua të jap një sinjal dhe të them se duhet të shqetësohemi seriozisht për mënyrën se si do t’i ndalojmë këto gjëra të marrin kontrollin mbi ne.” Ai paralajmëroi se AI "di si të programojë, kështu që do të gjejë mënyra për të anashkaluar kufizimet që ne vendosim mbi të. Do të gjejë mënyra për të manipuluar njerëzit për të bërë atë që dëshiron.” Gjatë ceremonisë së shpalljes të martën, Hinton u pyet nëse i vinte keq për punën e tij që ndihmoi në krijimin e teknologjisë që ai druhej se mund të shkaktonte dëm të madh, pavarësisht përfitimeve të saj të shumta. “Ka dy lloje keqardhjesh. Ka keqardhje ku ndihesh fajtor sepse bëre diçka që e dije se nuk duhej ta bëje, dhe pastaj ka keqardhje ku bëre diçka që do ta bëje përsëri në të njëjtat rrethana, por që mund të mos përfundojë mirë," tha Hinton. “Ajo lloj e dytë keqardhjeje është ajo që kam. Në të njëjtat rrethana do të bëja të njëjtën gjë përsëri, por jam i shqetësuar se pasojat e përgjithshme të kësaj mund të jenë sisteme më inteligjente se ne që eventualisht marrin kontrollin.”
