Những khám phá và phát minh cơ bản cho phép ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong lĩnh vực học máy đã đem lại Giải Nobel Vật lý 2024 cho 2 nhà khoa học John J. Hopfield (người Mỹ) và Geoffrey E. Hinton ((người Canada gốc Anh).

Theo Ủy ban Nobel Vật lý tại Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển ngày 8-10, mạng nơ-ron nhân tạo (ANN, hay còn được gọi là mạng thần kinh nhân tạo) là một mô hình toán học lấy cảm hứng từ mạng lưới các nơ-ron (tế bào thần kinh) trong não bộ của chính chúng ta. 

Trong ANN, các nơ-ron của não được thay thế bằng các nút có giá trị khác nhau. Các nút này ảnh hưởng lẫn nhau thông qua các kết nối giống như các khớp thần kinh, có thể được làm mạnh hơn hoặc yếu hơn. Mạng này có thể được đào tạo, ví dụ bằng cách phát triển các kết nối mạnh hơn giữa các nút có giá trị cao đồng thời.

Từ những năm 1980, ông John J. Hopfield đã phát minh Mạng Hopfield sử dụng phương pháp lưu và tái tạo các mẫu thông qua những nút giống như các điểm ảnh. 

Khi Mạng Hopfield được cung cấp một hình ảnh bị bóp méo hoặc khiếm khuyết, một hoạt động đồng bộ thông qua các nút sẽ giúp nó tìm kiếm trong kho lưu trữ một hình ảnh có nhiều điểm tương đồng nhất với hình bị bóp méo hoặc khiếm khuyết này.

Chân dung hai nhà khoa học được trao Giải Nobel Vật lý 2024 trong buổi họp báo ngày 8-10 tại Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển Ảnh: REUTERS

Sau đó, ông Geoffrey E. Hinton đã sử dụng Mạng Hopfield làm nền tảng cho một mạng mới sử dụng một phương pháp khác để hoạt động, được đặt tên là "máy Boltzmann". Máy Boltzmann có thể học cách nhận dạng các yếu tố đặc trưng trong một loại dữ liệu nhất định.

 Qua quá trình "đào tạo", máy Boltzmann có thể được sử dụng để phân loại hình ảnh hoặc tạo ra các ví dụ mới về loại mẫu mà nó được đào tạo. Đó chính là điểm khởi đầu cho sự bùng nổ của công nghệ học máy.

Học máy với ANN chính là một nhánh quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo (AI) đang gây sốt vài năm gần đây. Nói cách khác, những khám phá của hai nhà khoa học nói trên đã tạo nên nền tảng để nhân loại có thể bắt đầu "đào tạo" các cỗ máy, giúp chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần hướng dẫn quá rõ ràng cũng như ngày một nâng cao "trình độ".

"Công trình của những người đoạt giải đã mang lại lợi ích to lớn. Trong vật lý, chúng tôi sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn phát triển vật liệu mới có các đặc tính cụ thể" - ông Ellen Moons, Chủ tịch Ủy ban Nobel Vật lý, cho biết.

GS-TS John J. Hopfield là nhà vật lý học đang công tác tại Trường ĐH Princeton (Mỹ), trong khi GS-TS Geoffrey E. Hinton là nhà khoa học máy tính đang công tác tại Trường ĐH Toronto (Canada). Hai ông sẽ chia nhau khoản thưởng 11 triệu krona Thụy Điển (hơn 26,4 tỉ đồng).

Theo Anh Thư/NLĐO

https://nld.com.vn/nobel-vat-ly-2024-mo-khoa-ky-nguyen-cong-nghe-196241008210921127.htm