Nobel Vật lý tôn vinh những người đặt nền móng cho trí tuệ nhân tạo

Giải Nobel Vật lý 2024 được trao cho giáo sư John J. Hopfield và Geoffrey E. Hinton, 'vì những khám phá và phát minh nền tảng cho phép máy học với mạng nơ ron nhân tạo'.

Tranh phác thảo giáo sư John Hopfiled (trái) và giáo sư Geoffrey Hinton - những người đoạt giải Nobel Vật lý 2024 - Ảnh: X/The Nobel Prize

Chiều 8-10 (giờ Việt Nam), Viện hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển công bố trao giải Nobel Vật lý năm 2024 cho giáo sư John J. Hopfield và giáo sư Geoffrey E. Hinton "vì những khám phá và phát minh nền tảng cho phép máy học với mạng nơ ron nhân tạo".

Bà Ellen Moons, chủ tịch Ủy ban Nobel Vật lý, chia sẻ tại buổi họp báo: "Học tập là khả năng kỳ diệu của não bộ con người. Chúng ta có thể nhận diện hình ảnh và âm thanh, đồng thời liên kết chúng với những ký ức và trải nghiệm trong quá khứ.

Hàng tỉ tế bào thần kinh được kết nối với nhau đã mang lại cho chúng ta những khả năng nhận thức độc đáo. Mạng nơ ron nhân tạo được lấy cảm hứng từ mạng lưới nơ ron này trong não bộ của chúng ta".

Giáo sư Hopfield và giáo sư Hinton đã sử dụng các khái niệm cơ bản từ vật lý thống kê để thiết kế mạng nơ ron nhân tạo hoạt động như những bộ nhớ liên kết và tìm kiếm mẫu trong các tập dữ liệu lớn.

Mạng nơ ron nhân tạo chính là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), giúp máy tính có khả năng học tập từ dữ liệu, tìm kiếm mẫu, nhận diện hình ảnh, giọng nói, và hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực.

Theo bà Moons, các mạng nơ ron nhân tạo này được sử dụng để thúc đẩy nghiên cứu trên các chủ đề vật lý đa dạng như vật lý hạt, khoa học vật liệu và vật lý thiên văn.

Đặc biệt, những phát hiện của hai nhà khoa học này đã trở thành một phần trong cuộc sống hằng ngày khi làm nền tảng cho những công nghệ như nhận diện khuôn mặt và dịch ngôn ngữ.

Bà Moons kết luận: "Những phát hiện, phát minh của hai nhà khoa học là viên gạch nền cho máy học (machine learning), giúp con người đưa ra quyết định nhanh chóng và đáng tin cậy hơn, chẳng hạn như trong chẩn đoán các tình trạng y tế.

Tuy nhiên, mặc dù máy học có rất nhiều lợi ích, sự phát triển nhanh chóng của nó cũng đã dấy lên những lo ngại về tương lai của chúng ta. Toàn thể nhân loại cần có trách nhiệm sử dụng công nghệ mới này một cách an toàn và đạo đức nhằm mang lại lợi ích lớn nhất cho loài người".

Giáo sư John Hopfield sinh năm 1933 tại Mỹ và hiện là giáo sư tại Đại học Princeton (Mỹ). Ông nổi tiếng với những nghiên cứu về mạng nơ ron liên kết vào năm 1982.

Giáo sư Geoffrey Hinton sinh năm 1947 tại London (Anh) và hiện là giáo sư tại Đại học Toronto (Canada). Ông được biết đến như một trong những "cha đẻ" của AI hiện đại, đặc biệt trong lĩnh vực học sâu (deep learning) và mạng nơ ron nhân tạo.

tuoitre.vn

Đọc thêm

Tin mới Emagazine Truyền hình Báo nói