Šī gada Nobela prēmija fizikā atnesusi lielu pārsteigumu - tradicionālo fizikas atklājumu vietā laurus plūs mašīnmācīšanās un neironu tīklu pētījumi. Ko šāds pavērsiens nozīmē matemātiķiem un datoriķiem? Kā mašīnas ir iemācītas mācīties un kā šie atklājumi ir mainījuši mūsu ikdienas dzīvi?

Raidījumā Zināmais nezināmajā analizē fiziķis, Latvijas Universitātes profesors, Latvijas Universitātes Padomes priekšsēdētājs Mārcis Auziņš un Latvijas Universitātes Datorikas fakultātes profesors, Latvijas Universitātes Mākslīgā intelekta laboratorijas vadošais pētnieks Guntis Bārzdiņš.

Nobela prēmija fizikā 2024. gadā piešķirta Džonam Hopfīldam un Džefrijam Hintonam par fundamentāliem atklājumiem un izgudrojumiem, kas nodrošina mašīnmācīšanos ar mākslīgajiem neironu tīkliem.

Abi šī gada Nobela prēmijas fizikā laureāti jau kopš pērnā gadsimta astoņdesmitajiem gadiem ir veikuši nozīmīgu darbu ar mākslīgajiem neironu tīkliem. Viņi izmantojuši dažādus fizikas instrumentus, lai izstrādātu metodes, kas ir mūsdienu jaudīgas mašīnmācīšanās pamatā. 

Džons Hopfīlds radīja asociatīvo atmiņu, kas spēj saglabāt un rekonstruēt attēlus un cita veida datu modeļus. Savukārt Džefrijs Hintons izgudroja metodi, kas spēj autonomi atrast īpašības datos un tādējādi veikt tādus uzdevumus kā konkrētu elementu identificēšanu attēlos.