Нобелевскую премию по физике за 2024 год получили учёные за фундаментальные исследования нейросетей. Лауреатами премии стали Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон.
Джеффри Хинтон (англ. Geoffrey Everest Hinton; род. 6 декабря 1947) — британский и канадский учёный, внёсший заметный вклад в глубокое обучение. Лауреат Нобелевской премии по физике (2024, совместно с Джоном Хопфилдом) за работы в области нейросетей.
Правнук Джорджа Буля. Окончил Кембриджский университет в 1970 году, где получил степень бакалавра искусств в области экспериментальной психологии, в 1978 году получил докторскую степень в Эдинбургском университете в области искусственного интеллекта.
Работал профессором департамента информатики Торонтского университета. С марта 2013 года по апрель 2023 года — сотрудник Google (после поглощения корпорацией компании DNNresearch).
Был одним из исследователей, предложивших использовать метод обратного распространения ошибки для тренировки многослойной нейронной сети. Вместе с Терри Сейновски изобрёл машину Больцмана.
Член Королевского общества Канады (1996), Лондонского королевского общества (1998), иностранный член Национальной инженерной академии США (2016).
В 2024 году совместно с Джоном Хопфилдом стал лауреатом Нобелевской премии по физике.
Хинтон разработал метод, с помощью которого можно автономно находить свойства в данных и выполнять различные задачи, в том числе идентифицировать определённые элементы в изображениях.
Награды:
2001 — Премия Румельхарта
2005 — IJCAI Award for Research Excellence
2010 — Канадская золотая медаль Герхарда Херцберга
2014 — Награда имени Франка Розенблатта
2016 — IEEE Maxwell Award
2016 — BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award
2018 — Премия Тьюринга (совместно с Йошуа Бенжио и Яном Лекуном)
2019 — Премия Хонда[8]
2021 — Премия Диксона
2024 — Нобелевская премия по физике
В сообщении комитета по присуждению премии отмечалось, что вклад учёных сделан в "основополагающие открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей". "Машинное обучение на основе искусственных нейронных сетей сейчас революционизирует науку, технику и повседневную жизнь", - отметили в комитете.
Оба лауреата занимались статистической физикой, эта работа в конечном итоге и привела к созданию современых нейросетей.
Джеффри Хинтон – "крестный отец искусственного интеллекта", утверждает, что такие технологии могут коренным образом преобразовать рынок труда, и последствия будут далеко не радужными.
"Несколько человек станут намного богаче, а большинство – беднее. Это не вина искусственного интеллекта, так устроена капиталистическая система", – отметил Хинтон в недавних интервью Fortune и Financial Times.
Использования ИИ крупными корпорациями приведёт к массовой безработице и одновременно огромному росту прибыли. Особенно уязвимы, по его словам, станут офисные и административные профессии, которые со временем могут быть полностью автоматизированы. Несмотря на уверения технологических лидеров, что ИИ "создаст столько же рабочих мест, сколько уничтожит", последние данные выглядят тревожно, поскольку Международная организация труда отмечает, что именно канцелярские должности наиболее уязвимы перед генеративным ИИ, а аналитики Brookings Institution подсчитали, что до 25% рабочих мест в США могут исчезнуть к 2040 году.
Хинтон критикует идею универсального базового дохода (UBI), которую активно продвигают многие создатели ИИ, такие как Сэм Альтман из OpenAI. Он утерждает, что UBI не решает ключевую проблему, заключающюся в потере людьми чувства ценности и человеческого достоинства когда лишаются работы.
Крестный отец ИИ оценивает сроки появления сверхинтеллекта в течение ближайших 5-20 лет. Это событие станет переломным в истории: оно может принести человечеству огромную пользу или привести к катастрофическим последствиям.
В свои 77 лет Хинтон ушёл из Google не с целью бить тревогу, а потому что чувствовал, что больше не может программировать так же эффективно. Выход на пенсию дал ему возможность избавиться от корпоративного фильтра, предлагая редкий взгляд на проблемы в развитии ИИ.
Вместе с тем, популярные нейросетевые боты, включая ChatGPT, в последнее время начали врать вдвое чаще, чем раньше. По мнению специалистов, проблема заключается в том, что боты пытаются придумывать ответ, если не имеют необходимой информации, хотя раньше охотно признавались в том, что чего-то не знают.
Поскольку многие пользователи нейросетевых ботов безоговорочно им доверяют, то по данным Wikimedia Foundation, количество посещений Wikipedia людьми за год упало на 8%. Как рассказал представитель фонда Маршалл Миллер, падение трафика заметили после обновления системы, которая отличает людей от ботов.
Выяснилось, что необычно высокий трафик в мае и июне на самом деле обеспечивали боты, обученные обходить фильтры.
Миллер объясняет, что причина не только в этом. Дело в том, что всё больше людей получают ответы напрямую из чат-ботов и соцсетей, не заходя на Wikipedia.
Современные поисковики уже умеют показывать структурированный ответ на запрос прямо на странице поиска. При этом молодая аудитория вообще предпочитает искать информацию в коротких видео на TikTok или YouTube Shorts.
Миллер говорит, что фонд не против новых способов получения знаний, ведь даже если люди не посещают сайт напрямую, материалы Wikipedia всё равно лежат в основе многих ответов ИИ. Но чем меньше людей заходит на сайт, тем меньше волонтёров редактируют статьи и тем меньше пожертвований приходит на поддержание проекта: "Когда люди перестают осознавать, откуда берётся информация, уменьшается и желание поддерживать тех, кто её создаёт".
Wikimedia Foundation призывает компании, использующие контент Wikipedia, поощрять пользователей переходить на сайт. В связи с этим организация уже разрабатывает новую систему маркировки контента и ищет добровольцев, которые помогут привлечь новых читателей.
ИИ уже создаёт сегодня больше 50% интернет-контента, при этом трафик всё равно идёт на "человеческие" тексты, говорится в отчёте Graphite.
@ms-boss, хотелось бы надеяться, что и свехинтеллект - будет на хорошие цели использован