Nobel Prize in Physics 2024 Awarded to Pioneers of Machine Learning

Nobelova nagrada za fiziku 2024. dodijeljena pionirima strojne obrade podataka

Start

U objavi izdate 8. listopada 2023., Kraljevska švedska akademija znanosti dodijelila je Nobelovu nagradu za fiziku za 2024. godinu dvama istaknutim znanstvenicima, Johnu F. Hopfieldu sa Sveučilišta Princeton i Geoffreyu E. Hintonu sa Sveučilišta u Torontu. Oni će podijeliti iznos nagrade od 11 milijuna švedskih kruna, što je otprilike 26,3 milijardi vijetnamskih dongova.

Dr. Hopfield, sa 91 godinom, poznat je po razvoju asocijativnih memorijskih sustava koji mogu pohraniti i reproducirati slike i obrasce iz podataka. S druge strane, 77-godišnji dr. Hinton uveo je revolucionarnu metodu koja može autonomno prepoznati ključne značajke u podacima, olakšavajući zadatke poput prepoznavanja različitih elemenata u slikama. Nobelov odbor istaknuo je da su oba laureata iskoristila principe neuronskih mreža za poboljšanje obrade informacija, čime su ubrzali napredak u strojnome učenju tijekom posljednja dva desetljeća.

Tijekom telefonskog intervjua nakon objave, dr. Hinton, kojeg često nazivaju “Kumom AI”, izrazio je dubok utjecaj koji će umjetna inteligencija (AI) imati na društvo. Napomenuo je da bi utjecaj AI mogao paralelno s Industrijskom revolucijom, premda u području intelektualnih sposobnosti, a ne fizičke snage.

Iako je optimističan u vezi s potencijalom AI da revolucionira sektore poput zdravstvene zaštite, također je izrazio zabrinutost da bi tehnologija mogla nadmašiti ljudsku kontrolu. Nobelov odbor za fiziku ponovio je potrebu za etičkom i odgovornom upotrebom novih tehnologija kako bi se osiguralo najveće dobrobit za čovječanstvo. Od svog osnutka 1901. godine, Nobelova nagrada za fiziku prepoznala je izvanredne doprinose 227 znanstvenika, a sada su to priznanje dobili i Hopfield i Hinton za svoj transformacijski rad.

Otkriće znanja: Savjeti, trikovi za život i činjenice inspirirane AI i fizikom

Nedavna Nobelova nagrada za fiziku dodijeljena Johnu F. Hopfieldu i Geoffreyu E. Hintonu osvježila je neka fascinantna pitanja umjetne inteligencije (AI) i njezine povezanosti s fizikom. Kako se upuštamo u implikacije njihovog revolucionarnog rada, ovdje su neki savjeti, trikovi za život i zanimljive činjenice koje vam mogu pomoći da bolje razumijete i uključite se u ove transformacijske tehnologije.

1. Prihvatite cjeloživotno učenje
S brzim napretkom u AI, ostati informiran može poboljšati vašu karijeru i osobni rast. Razmislite o tome da odvojite vrijeme svake sedmice za učenje nečega novoga vezanog uz AI ili fiziku. Online platforme poput Coursera ili edX nude tečajeve koje vode industrijski stručnjaci i koji vas mogu održati ispred konkurencije.

2. Istražite primjene neuronskih mreža
Razumijevanje načela koja stoje iza neuronskih mreža može vam omogućiti uspjeh u različitim poljima. Eksperimentirajte s osnovnim alatima za strojno učenje, poput TensorFlow-a ili PyTorch-a, za izradu jednostavnih modela. Ovo praktično iskustvo može biti i edukativno i zabavno, čineći složene pojmove pristupačnijima.

3. Razbucajte mitove o AI-u
Postoji mnogo zabluda oko AI-a. Obrazovanjem o stvarnostima naspram mitova, možete potaknuti produktivne razgovore o njegovim rizicima i prednostima. Angažiranje s uglednim izvorima, kao što su članci iz MIT Technology Review, može pružiti vrijedne uvide.

4. Implementirajte etička razmatranja
Kako je naglasio dr. Hinton, etička upotreba AI-a je ključna. Upoznajte se s načelima odgovornog AI-a i razmislite o tome kako se oni mogu primijeniti na vaš rad ili projekte. Pridružite se raspravama u forumima ili zajednicama posvećenim etici AI-a.

5. Iskoristite AI alate za učinkovitost
AI tehnologije mogu pomagati u raznim zadacima, od analize podataka do automatizacije rutinskih procesa. Istražite alate poput Microsoft Power BI ili Google Analytics, koji koriste AI za pomoć pri donošenju informiranih odluka temeljenih na podacima.

6. Ostanite znatiželjni kad je riječ o fizici
Uključite se u fiziku ne samo kao predmet, nego i kao prizmu kroz koju možete razumjeti svijet. Posjetite lokalne znanstvene muzeje ili sudjelujte u online webinarima koji istražuju najnovija istraživanja iz fizike i njezine povezanosti s tehnologijom.

7. Umrežite se unutar zajednice
Povežite se s ljudima istomišljenicima ili profesionalcima iz područja fizike i AI-a. Platforme poput LinkedIn-a ili lokalnih tehnoloških okupljanja mogu pružiti mogućnosti za umrežavanje kako bi podijelili ideje i surađivali na projektima koji imaju utjecaj.

8. Analizirajte trenutne trendove
Redovito čitajte članke i istraživačke radove o novim trendovima u AI-u i fizici. Biti svjestan trenutnih događaja može vam pomoći da anticipirate buduće promjene u vašem polju. Web stranice poput Science News odlični su resursi za praćenje najnovijih vijesti.

9. Razmišljajte o društvenom utjecaju AI-a
Razmotrite šire implikacije AI-a koje je naveo dr. Hinton. Razmislite o tome kako AI oblikuje industrije i društvo u cjelini. Pišite o svojim mislima ili ih raspravite s kolegama kako biste istražili različite perspektive i generirali nove ideje za primjenu.

10. Uživajte u putovanju
Na kraju, zapamtite da je putovanje učenja i otkrivanja u područjima poput AI-a i fizike inherentno vrijedno. Proslavite svaki korak naprijed, bilo velik ili mali, dok produbljujete svoje razumijevanje i angažman s ovim fascinantnim predmetima.

Integriranjem ovih savjeta u svoj život, možete ne samo poboljšati svoje razumijevanje, već i pozitivno doprinijeti kontinuiranoj raspravi o ulozi AI-a i fizike u oblikovanju naše budućnosti. Za više uvida i novosti o znanosti i tehnologiji, posjetite Science Daily.

Machine learning pioneers win Nobel physics prize | REUTERS

Privacy policy
Contact

Don't Miss

Emerging Trends in Financial Document Management

Nove tendencije u upravljanju financijskim dokumentima

U području financija, posebno u naplati dugova, upravljanje dokumentima i
The Evolution of Scientific Recognition in the Age of AI

Evolucija znanstvene prepoznatljivosti u doba AI

Integracija umjetne inteligencije u znanstvena istraživanja preoblikuje tradicionalne granice disciplina