Fisikako Nobela, adimen artifizialeko sistemen oinarria garatu zutenentzat

John J. Hopfield eta Geoffrey E. Hinton ikertzaileek jasoko dute Fisikako Nobel saria, sare neuronal artifizialetan oinarrituta egin dituzten aurkikuntzengatik, zeinak funtsezkoak izan baitira ikasketa automatikoko sistemak garatzeko.

Nobel Akademiaren esanean, aurtengo saridunek fisikaren tresnak erabili dituzte gaur egungo ikasketa automatiko ahaltsuen oinarri diren metodoak garatzeko. John Hopfieldek memoria asoziatibo bat sortu zuen, irudiak eta beste patroi mota batzuk gorde eta berreraiki ditzakeena, datu moduan. Geoffrey Hintonek, berriz, datuetan propietateak modu autonomoan aurki ditzakeen metodo bat asmatu zuen, eta, horren bidez, irudietan elementu espezifikoak identifikatu ditzake, esaterako.

Adimen artifiziala deitzen zaion horren atzean, sare neuronal artifizialen bidezko ikasketa automatikoa dago normalean. Hastapenetan, teknologia hori garunaren egituran inspiratu zen. Nolabait, neurona-sare artifizial batean, garuneko neuronak nodoen bidez irudikatzen dira, eta sinapsiak, berriz, konexio ahul edo indartsuen bidez. Halaber, sarea entrenatu egiten da, nodo batzuen artean konexio indartsuagoak sorraraziz, eta, beste batzuen artean, ahulagoak.

Berez, analogia hori lehenagotik zetorren, 1940ko hamarkadatik. 1960ko hamarkadan, ordea, lan teoriko batzuek iradoki zuten bide horrek ez zuela arrakastarik izango. Alabaina, fisikak fenomeno berriak ulertzeko eta erabiltzeko gakoa eman zuen.

Hopfielden sarea eta Boltzmann makina

Hain zuzen, John Hopfieldek 1982an memoria asoziatiboan oinarritutako sare bat sortu zuen. Zehazki, metodo bat sortu zuen patroiak gordetzeko eta birsortzeko. Izan ere, ikusi zuen elkarri eragiten dioten elementu txiki asko dituzten sistemek fenomeno berriak sor ditzaketela. Bereziki, material magnetikoekin ikasitakoa baliatu zuen, beren spin atomikoari esker ezaugarri bereziak baitituzte. Inguruko atomoen spinek elkarri eragiten diete; eragin horretan oinarrituta sortu zuen Hopfieldek bere metodoa. Hala, Hopfielden sarea osatu gabeko irudi batez elikatzen denean, sareak bere balioak eguneratzen ditu, eta gai da gordetako irudia aurkitzeko, eta irudi osatua sortzeko.

Hopfeldek memoria asoziatiboari buruzko artikulua argitaratu zuenean, Geofrey Hinton lanean ari zen Carnegie Pittsburgheko Mellon Unibertsitatean (AEB). Aurretik psikologia esperimentala eta artifiziala ikasia zuen, eta jakin nahi zuen makinek, gizakien antzera, patroiak prozesatzen ikas ote zezaketen. Terrence Sejnowski lankidearekin batera, Hopfelden sarearekin hasi zen lanean, eta, handik abiatuta, metodo berri bat sortu zuen, fisika estatistikoaren ideiak erabiliz. Metodo hori 1985ean argitaratu zuen, Boltzmann makina izenarekin.

Boltzmann makina bi nodo-motarekin erabili ohi da. Haietako bat (nodo ikusgarriak) informazioz elikatzen da, eta besteak ezkutuko geruza bat osatzen du. Ezkutuko nodoen balioek eta konexioek parte hartzen dute sare osoaren energian. Nodoen balioak aldi berean eguneratzeko arau bat ezarriz funtzionatzen du makinak. Izatez, Boltzmann makina eredu sortzaileen aurrekaria da. Eta, nahiz eta 1990eko hamarkadan ikertzaileek sare neuronal artifizialetan interesa galdu zuten, Hintonek bere metodoa hobetzen jarraitu zuen, eta beste ikertzaile batzuek ere hartu zuten oinarritzat. Aurre-entrenamenduaren bidez, askoz ere eraginkorragoa izatea lortu dute.

Horrenbestez, ikasketa automatikoko sistemen gaur egungo garapen harrigarriaren zutabeak jarri zituzten Hopfeldek eta Hintonek, eta horregatik erabaki du Fisikako Nobel batzordeak haiek saritzea. Batzordeak aipatutako adibideen artean daude, esaterako, proteinen egitura molekularraren iragarpena edo eguzki-zelula efizienteagoak sortzeko materialen garapena.