Эта новость об учёных, которые получили Нобелевскую премию по физике за работы в области искусственного интеллекта, вызывает улыбку. Действительно, работы Хопфилда и Хинтона по созданию нейронных сетей открывают перед нами мир возможностей и достижений науки.
Очень по-шведски, что нейронные сети, которые сегодня активно применяются в сфере искусственного интеллекта, изначально были вдохновлены структурой человеческого мозга.
Вот и учёные решили, что если они создадут искусственный мозг, то у него точно появятся те же проблемы, что и у человеческого. Например, обучение, запоминание, забывание, отвлечение и желание кушать пирожное на ночь.
Это, конечно, шутки, но может быть, создатели нейронных сетей рано или поздно столкнутся именно с такими проблемами.
Кстати, сколько нейронов надо, чтобы вспомнить, где вчера положил свой ключи от дома? Пара миллионов и один выделит должен постоянно высвечиваться над всеми.
И вот эти миллионы связей могут усиливаться или ослабевать в процессе обучения нейронной сети, как синапсы.
Это напоминает мне классический анекдот про двух нейронов:
— Сколько нас в этой голове?
— Да только два, но какие связи у нас!
Модель Хопфилда, где узлы действуют как пиксели, тоже вызывает улыбку. Воображение рисует картину, как пиксели в нейронной сети общаются между собой, стараясь восстановить изображение. Или, если вдруг кто-то из пикселей решит уволиться, это сразу повлияет на общую картину.
Машину Больцмана создал Хинтон, опираясь на работы Хопфилда.
Эта сеть, которая использует методы статистической физики для обучения на примерах данных, напоминает мне стендап-комиков, которые смотрят на мир через призму юмора и видят в обыденности что-то невероятно смешное.
Теперь, когда нейронные сети уже так активно применяются в различных областях, можно ожидать, что они докопаются туда, где даже человеческий мозг не мог бы подойти. «Дорогой искусственный интеллект, не жалей нейроны, у тебя их бесконечное количество!».
Так что работы Хопфилда и Хинтона уже приносят пользу науке и обществу. Может быть, именно они помогут нам разгадать тайны Вселенной или хотя бы научат нас, как не забывать ключи от дома.