Без Джона Хопфилда и Джеффри Хинтона не было бы ни Chat GPT, ни систем распознавания лиц, ни современных программ-переводчиков. При этом оба они пришли в компьютерные науки из физики, и именно эта она помогла им сделать их открытия. Так что Нобелевская премия в физической номинации для обоих ученых вполне заслужена.
Хопфилд занимался физическими процессами в реальных нейронах и именно с этой стороны подошел к искусственным. Он смог создать модель живой нейронной сети, использовав физический подход, который применяют к изучению взаимодействия атомов друг с другом. Ведь и наши нейроны не управляются откуда-то из одного места, а взаимодействуют друг с другом.
Так Хопфилд впервые написал программу, способную по неточным и неполным данным подобрать наиболее похожий из сохраненных шаблонов. Например, распознать узор или нечетко нарисованный символ. Это умеет любой ребенок, но никакие системы ИИ до него так не могли.
Произошло это в 1980-х. Слабые компьютеры той поры позволяли работать с сетью с десятками параметрами, а не с триллионами, как сейчас. При тех вычислительных мощностях новый подход к искусственному интеллекту не мог полностью раскрыться.
Второй важный шаг сделал Хинтон. Он