Nobel Prize in Physics 2024 Awarded to Pioneers of Machine Learning

Nobelio premija fizikoje 2024 apdovanota mašininio mokymosi pionieriams

Start

Pranešime, paskelbtame 2023 m. spalio 8 d., Švedijos karališkoji žinių akademija apdovanojo 2024 m. Nobelio fiziikos premiją dviem žymiems mokslininkams – Johnui F. Hopfieldui iš Prinstono universiteto ir Geoffrey E. Hintonui iš Torontono universiteto. Jie pasidalys 11 milijonų Švedijos kronų premiją, maždaug 26,3 milijardo Vietnamo dongų.

Daktaras Hopfieldas, būdamas 91-erių, garsėja asociatyvios atminties sistemų, gebančių saugoti ir atkurti vaizdus bei raštus iš duomenų, kūrimu. Tuo tarpu 77 metų daktaras Hintonas pristatė inovatyvų metodą, kuris gali autonomiškai identifikuoti pagrindines savybes duomenyse, palengvindamas užduotis, tokias kaip atskirų elementų atpažinimas vaizduose. Nobelio komitetas pabrėžė, kad abu laureatai pasinaudojo neuroninių tinklų principais, kad pagerintų informacijos apdorojimą, taip paspartindami mašininio mokymosi pažangą per pastaruosius dvejais dešimtmečiais.

Per telefoninį interviu po paskelbimo daktaras Hintonas, dažnai vadinamas „AI Tėvu“, išreiškė gilią nuomonę apie dirbtinio intelekto (DI) poveikį visuomenei. Jis pažymėjo, kad DI poveikis gali būti panašus į pramonės revoliuciją, nors ir intelektinių gebėjimų srityje, o ne fizinės jėgos.

Nors jis yra optimistiškas dėl DI potencialo revoliucionuoti tokias sritis, kaip sveikatos priežiūra, jis taip pat iškėlė susirūpinimą, kad technologija gali pranokti žmogaus kontrolę. Nobelio fizikos komitetas pakartojo būtinybę etiškai ir atsakingai naudoti besivystančias technologijas, kad būtų užtikrintas didžiausias naudingumas žmonijai. Nuo jos įkūrimo 1901 m. Nobelio fizikos premija pripažino 227 mokslininkų nepaprastą indėlį, o dabar šią garbę gavo ir Hopfieldas, ir Hintonas už jų transformacinį darbą.

Žinių atrakinimas: patarimai, gyvenimo gudrybės ir faktai, įkvėpti DI ir fizikos

Naujausiai Nobelio fizikos premijai, skirtai Johnui F. Hopfieldui ir Geoffrey E. Hintonui, atskleidė įdomių dirbtinio intelekto (DI) aspektų ir jo santykį su fizika. Gilindamiesi į jų novatoriško darbo pasekmes, čia pateikiami patarimai, gyvenimo gudrybės ir įdomūs faktai, kurie padės geriau suprasti ir įsitraukti į šias transformacines technologijas.

1. Priimkite visą gyvenimą trunkančią mokymosi praktiką
Dėl spartaus DI pažangos informuotumas gali pagerinti jūsų karjerą ir asmeninį augimą. Pasvarstykite apie tai, kad kiekvieną savaitę skirsite laiko naujų žinių apie DI ar fiziką įgijimui. Tokios internetinės platformos kaip Coursera ar edX siūlo kursus, kuriuos dėsto pramonės ekspertai, kurie padės jums išlikti priekyje.

2. Tyrinėkite neuroninių tinklų taikymus
Supratimas apie neuroninių tinklų principus gali suteikti galybę galimybių įvairiose srityse. Eksperimentuokite su pagrindiniais mašininio mokymosi įrankiais, tokiais kaip TensorFlow ar PyTorch, kad sukurtumėte paprastus modelius. Ši praktinė patirtis gali būti tiek edukacinė, tiek smagi, padarant sudėtingus konceptus prieinamesnius.

3. Ženkite mitus apie DI
Apie DI sklandžioja daug klaidingų nuomonių. Šviečiant save apie realijas ir mitus, galite skatinti produktyvias diskusijas apie jo rizikas ir privalumus. Užsiimkite patikimais šaltiniais, pavyzdžiui, straipsniais iš MIT Technology Review, kurie gali suteikti vertingų įžvalgų.

4. Įgyvendinkite etinius apsvarstymus
Kaip pabrėžė daktaras Hintonas, etinis DI naudojimas yra svarbus. Susipažinkite su atsakingo DI principais ir pasvarstykite, kaip jie gali būti taikomi jūsų darbui ar projektams. Prisijunkite prie diskusijų forumuose ar bendruomenėse, skirtose DI etikai.

5. Pasinaudokite DI įrankiais efektyvumui didinti
DI technologijos gali padėti įvairiose užduotyse, pradedant duomenų analize ir baigiant rutininių procesų automatizavimu. Išnagrinėkite tokius įrankius kaip Microsoft Power BI arba Google Analytics, kurie naudoja DI, kad padėtų priimti informuotus sprendimus, paremtus duomenimis.

6. Išlaikykite smalsumą apie fiziką
Įsitraukite į fiziką ne tik kaip į dalyką, bet ir kaip į objektyvą, per kurį galite suprasti pasaulį. Apsilankykite vietiniuose mokslo muziejuose arba dalyvaukite internetiniuose seminaruose, kurie nagrinėja naujausius fizikų tyrimus ir jų sąsają su technologijomis.

7. Susisiekite su bendruomene
Susisiekite su panašių interesų žmonėmis ar specialistais fizikos ir DI srityse. Tokios platformos kaip LinkedIn ar vietiniai technologijų susitikimai gali būti puikios tinklų kūrimo galimybės, kad galėtumėte dalintis idėjomis ir bendradarbiauti projektuose, kurie turi poveikį.

8. Analizuokite dabartines tendencijas
Reguliariai skaitykite straipsnius ir mokslinius tyrimus apie besivystančias tendencijas DI ir fizikoje. Žinodami apie dabartinius įvykius, galite numatyti būsimus pokyčius savo srityje. Tokios svetainės kaip Science News yra puikūs ištekliai, kad išliktumėte informuotas.

9. Apmąstykite DI visuomeninį poveikį
Apsvarstykite platesnes DI pasekmes, kaip pažymėjo daktaras Hintonas. Apmąstykite, kaip DI keičia pramonę ir visuomenę apskritai. Rašykite apie savo mintis arba diskutuokite su bendraamžiais apie skirtingas perspektyvas ir generuokite naujas idėjas taikymams.

10. Mėgaukitės kelione
Galiausiai, prisiminkite, kad mokymosi ir atradimo kelionė tokiose srityse kaip DI ir fizika yra savaime vertinga. Švęskite kiekvieną pasiekimą, nesvarbu, ar jis didelis, ar mažas, gilindami savo supratimą ir dalyvavimą šiose puikiose temose.

Įtraukdami šiuos patarimus į savo gyvenimą, galite ne tik pagerinti savo supratimą, bet ir teigiamai prisidėti prie nuolatinio pokalbio apie DI ir fizikos vaidmenį formuojant mūsų ateitį. Daugiau įžvalgų ir naujienų apie mokslą ir technologijas rasite Science Daily.

Machine learning pioneers win Nobel physics prize | REUTERS

Privacy policy
Contact

Don't Miss

Raising Awareness on AI’s Impact in Transportation and Logistics

Palaikymo didinimas dėl dirbtinio intelekto poveikio transportui ir logistikai

Kalba: lt. Turinys: Siekiant spręsti dirbtinio intelekto (DI) padarinius transporto
Revolutionizing City Safety Through Advanced Technology

Revoliucingos miesto saugumą naudojant pažangiąsias technologijas

Miestų saugumo siekimas: revoliucinės technologijos Urbanistinio saugumo išbandymas nusprendžia pakeisti