Der Nobelpreis für Physik geht an John Hopfield und Geoffrey E. Hinton: Sie legten den Grundstein für künstliche Intelligenz
«Auch wenn Computer nicht denken können, können Maschinen jetzt Funktionen wie Gedächtnis und Lernen nachahmen»
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Der Nobelpreis für Physik 2024 wurde an John Hopfield und Geoffrey E. Hinton verliehen , die Pioniere bei der Entwicklung neuronaler Netze waren und den Grundstein für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz legten.
Die beiden arbeiteten unabhängig voneinander und eröffneten ein neues und revolutionäres Forschungsfeld, das zu wichtigen Entwicklungen führte , bis hin zur Ermöglichung künstlicher Intelligenzsysteme und einer Revolution sowohl der wissenschaftlichen Forschung als auch des täglichen Lebens.
„Hopfield – erklären sie in einer Notiz aus Stockholm – hat eine Struktur geschaffen, die in der Lage ist, Informationen zu archivieren und zu rekonstruieren. Hinton hat eine Methode erfunden, die selbstständig Eigenschaften in Daten entdecken konnte und die für die derzeit verwendeten großen künstlichen neuronalen Netze wichtig geworden ist.“
„Auch wenn Computer nicht denken können“, heißt es weiter, „können Maschinen jetzt Funktionen wie Gedächtnis und Lernen nachahmen.“ Die Nobelpreisträger für Physik des Jahres 2024 haben dazu beigetragen, dies zu ermöglichen. Mithilfe grundlegender Konzepte und Methoden der Physik haben sie Technologien entwickelt, die Strukturen in Netzwerken zur Informationsverarbeitung nutzen.“
Dank der Forschung von Hopfield und Hinton sind wir daher von traditionellen Computerprogrammen , die auf klaren und zeitnahen Beschreibungen basieren, um Ergebnisse zu generieren, zum automatischen Lernen übergegangen, bei dem der Computer anhand von Beispielen lernt und auf dieser Grundlage in der Lage ist, Probleme zu lösen die zu vage und komplex sind, als dass sie mit zeitnahen Anweisungen bearbeitet werden könnten.
WER ICH BIN – Der Amerikaner John J. Hopfield (91 Jahre alt) hat eine lange wissenschaftliche Karriere hinter sich, die an der Princeton University endete . Er wurde 1933 in den Vereinigten Staaten in Chicago als Sohn eines polnischen Physikerpaares geboren, schloss 1954 sein Studium am Swarthmore College ab und erhielt 1958 seinen Doktortitel in Physik von der Cornell University. Zwei Jahre lang arbeitete er als Theoretiker in den Bell-Labors, mit denen er auch die folgenden 35 Jahre verbunden blieb. Später lehrte er Physik an der University of California und Berkeley, dann in Princeton und wechselte dann an das California Institute of Technology (Caltech), wo er 1986 zu den Gründern des Programms „Computing and Neural Systems“ gehörte und Chemie und Biologie lehrte. Anschließend kehrte er nach Princeton zurück, wo er Molekularbiologie lehrte. Physik und Biologie waren die Bezugspunkte für sein gesamtes wissenschaftliches Schaffen, bis hin zu seinen Forschungen zu künstlichen neuronalen Netzen
Geoffrey Hinton wurde 1947 in London geboren , wo er 1970 experimentelle Psychologie am King's College in Cambridge studierte und 1978 an der University of Edinburgh mit Forschungen zur künstlichen Intelligenz promovierte. Anschließend arbeitete er an der University of Sussex, zog dann aber aufgrund der Schwierigkeiten, in Großbritannien Forschungsmittel zu finden, in die USA, an die University of California in San Diego und ein Semester später an die Carnegie Mellon University, wo er arbeitete von 1982 bis 1987. Nach der Entscheidung von Präsident Ronald Reagan, die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz für militärische Zwecke zu finanzieren, zog Hinton 1987 nach Kanada, wo er Informatik an der University of Toronto lehrte und dort den Lehrstuhl für maschinelles Lernen innehatte. 1998 gründete er eine Forschungseinheit für Computational Neuroscience am University College London, die er bis 2001 leitete. 2012 gab er online einen kostenlosen Kurs über künstliche neuronale Netze und im März 2013 wurde er nach der Übernahme des Unternehmens DNNresearch von Google eingestellt , das er gründete, und seitdem seine Zeit zwischen Universität und Arbeit bei Google aufteilt. 2017 gründete er bei Google Brain das Vector Institute for Artificial Intelligence in Toronto, für das er als wissenschaftlicher Berater tätig ist.
Er war einer der Designer des tiefen neuronalen Netzwerks AlexNet und arbeitete insbesondere an Bildanalyse und Computer Vision.
Im Jahr 2018 gewann er aufgrund seiner Forschung zusammen mit Yoshua Bengio und Yann LeCun, die als Pioniere der Deep-Learning-Forschung gelten, den Turing Award, den renommiertesten in der Informatik. Im Jahr 2023 gab er schließlich seinen Rücktritt bei Google bekannt, um „frei über die Risiken der künstlichen Intelligenz sprechen“ zu können .
(Unioneonline/vl)
