Kevin Topolskyجایزه نوبل فیزیک ۲۰۲۴ به محقق آمریکایی جان هاپفیلد و دانشمند کانادایی جیفری هینتون برای مشارکت‌های پیشگامانه‌شان در یادگیری ماشین از طریق شبکه‌های عصبی مصنوعی اعطا شده است، همان‌طور که در یک اعلان اخیر از کمیته نوبل در استکهلم مشخص شده است.
هر دو برنده با بهره‌گیری از اصول فیزیکی، تکنیک‌هایی را نوآوری کرده‌اند که اکنون به بنیان‌های حوزه یادگیری ماشین تبدیل شده است. جان هاپفیلد به خاطر توسعه یک مدل حافظه انجمنی که قادر به ذخیره و بازسازی تصاویر و الگوهای داده مختلف است، مشهور است. کار او به طور اساسی نحوه تفسیر ماشین‌ها از مجموعه داده‌های پیچیده را تغییر داد.
از طرف دیگر، جیفری هینتون به خاطر رویکردهای پیشگامانه‌اش در شناسایی خودکار ویژگی‌ها در داده‌ها مورد ستایش قرار گرفته است. اختراعات او اجرای وظایف خاصی را تسهیل می‌کند، مانند شناسایی عناصر خاص در تصاویر، که به طور قابل‌توجهی قابلیت‌های هوش مصنوعی را پیشرفت داده است.
تلاقی فیزیک و یادگیری ماشین به پیشرفت‌های قابل توجهی در هوش مصنوعی منجر شده است. به طور معمول، بحث‌ها در مورد هوش مصنوعی بر روی فرآیندهای یادگیری ماشین‌هایی تمرکز دارد که عملکردهای مغز انسان را تقلید می‌کنند. این فناوری نوآورانه که ابتدا الهام‌گرفته از معماری مغز انسان بود، همچنان در حال تکامل است و آینده سیستم‌های هوشمند و کاربردهای آن‌ها در زمینه‌های مختلف را شکل می‌دهد. مشارکت‌های هاپفیلد و هینتون فصل‌های اساسی در این سفر مداوم به سوی اتوماسیون پیچیده و درک رفتار هوشمند هستند.
بهبود زندگی شما با بینش‌های یادگیری ماشین
همان‌طور که ما به تازگی اعطای جایزه نوبل فیزیک به جان هاپفیلد و جیفری هینتون را جشن می‌گیریم، این زمان مناسبی است که بررسی کنیم کارهای پیشگامانه آن‌ها در یادگیری ماشین چگونه بر زندگی روزمره ما تأثیر می‌گذارد. در زیر، چند نکته عملی، ترفندهای زندگی و حقایق جالب وجود دارد که می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید، که از اصول شبکه‌های عصبی مصنوعی و بینش‌های این دو غول علمی الهام گرفته شده است.
۱. داده‌های خود را درک کنید
یادگیری ماشین بر اهمیت درک داده‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنید تأکید دارد. درست مانند مدل حافظه هاپفیلد که می‌تواند مجموعه داده‌های پیچیده را ذخیره و بازسازی کند، شما می‌توانید با دسته‌بندی و مدیریت مؤثر اطلاعات خود، سازماندهی شخصی خود را بهبود بخشید. از برنامه‌هایی مانند Notion یا Evernote استفاده کنید تا پایگاه‌های داده‌ای سازمان‌یافته از یادداشت‌ها، وظایف یا ایده‌های خود ایجاد کنید، درست مانند اینکه شبکه‌های عصبی داده‌ها را ساختاردهی می‌کنند.
۲. وظایف روزمره را خودکار کنید
الهام‌گرفته از کار جیفری هینتون در شناسایی خودکار وظایف، می‌توانید از فناوری برای خودکارسازی کارهای روزمره استفاده کنید. از ابزارهایی مانند IFTTT یا Zapier استفاده کنید تا برنامه‌ها را به هم متصل کنید و گردش‌های کاری ایجاد کنید که همه چیز را از مرتب‌سازی ایمیل‌ها تا برنامه‌ریزی پست‌های شبکه‌های اجتماعی خودکار کند و زمان شما را برای پیگیری فعالیت‌های خلاقانه‌تر آزاد کند.
۳. یادگیری از طریق الگوها را در آغوش بگیرید
مدل حافظه انجمنی هاپفیلد به ما درباره شناسایی الگوها آموزش می‌دهد. هنگام مطالعه یا تلاش برای یادگیری یک مهارت جدید، سعی کنید الگوها یا پیوندها بین مفاهیم را شناسایی کنید. تکنیک‌هایی مانند نقشه‌ذهنی می‌توانند به شما کمک کنند تا ارتباطات بین موضوعات مختلف را تجسم کنید، که به بهبود حفظ و درک کمک می‌کند.
۴. ابزارهای هوش مصنوعی را Explore کنید
پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی، عمدتاً به سبب مشارکت‌های هینتون و هاپفیلد، ابزارهای قدرتمندی را در دسترس همگان قرار داده است. از پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Grammarly برای کمک به نوشتن یا DALL-E برای تولید تصاویر بر اساس ورودی‌های متنی استقبال کنید. این ابزارها از الگوریتم‌های پیچیده‌ای استفاده می‌کنند که می‌توانند در زمینه‌های مربوطه درک انسانی را تقلید کنند.
۵. از روندهای AI آگاه باشید
یادگیری ماشین یک حوزه در حال تکامل است. خود را با آخرین روندها و نوآوری‌ها با پیگیری منابع معتبر مانند وب‌سایت‌های خبری فناوری و مجلات به‌روز نگه دارید. درک پیشرفت‌های هوش مصنوعی می‌تواند الهام‌بخش ایده‌ها و کاربردهای جدید در زندگی حرفه‌ای یا شخصی شما باشد.
واقعیت جالب:
حوزه یادگیری ماشین اغلب از فرآیندهای بیولوژیکی، به ویژه آن‌هایی که در مغز انسان وجود دارد، الهام می‌گیرد. طراحی شبکه‌های عصبی تحت تأثیر نحوه تعامل و انتقال سیگنال‌های نورون‌ها بوده است. این مبنای بیولوژیکی است که به سیستم‌های هوش مصنوعی امکان یادگیری و سازگاری همچون انسان‌ها را می‌دهد.
۶. با ابزارهای یادگیری آزمایش کنید
سیستم‌های یادگیری ماشین به یادگیری و سازگاری مستمر نیاز دارند. با دوره‌های آنلاین از پلتفرم‌هایی مانند Coursera یا Udemy برای یادگیری مهارت‌های جدید آزمایش کنید. محیط‌های یادگیری پویا می‌توانند فرآیندهای تکراری شبکه‌های عصبی را تقلید کنند و به شما کمک کنند تا در دانش خود سازگار شوید و رشد کنید.
در پایان، ما در زمانه‌ای زندگی می‌کنیم که اصول یادگیری ماشین می‌تواند به طور یکپارچه در زندگی روزمره ما گنجانده شود. با به کارگیری این ترفندها، می‌توانید تولید و خلاقیت خود را افزایش دهید و همچنین به دنیای شگفت‌انگیز هوش مصنوعی وارد شوید. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد فناوری و نوآوری، به MIT Technology Review مراجعه کنید.
