Как ученый в области вычислительных материалов, который провел бесчисленные часы, всматриваясь в сложный мир атомов и молекул, я могу с уверенностью сказать, что признание Джона Дж. Хопфилда и Джеффри Э. Хинтона Нобелевской премией по физике было заслуженной честью. Их новаторская работа над алгоритмами машинного обучения и нейронными сетями не только произвела революцию в информатике, но и преодолела разрыв между физическим миром и цифровой сферой.
В 2024 году я был очень рад узнать, что Джон Дж. Хопфилд и Джеффри Э. Хинтон были удостоены Нобелевской премии по физике за новаторские исследования в области алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. Их работа сыграла решающую роль в формировании моей любимой области генеративного искусственного интеллекта, заложив теоретическую основу для его развития. Для меня большая честь быть частью сообщества, которое опирается на такие замечательные достижения!
Нейронная сеть — это тип вычислительной модели, построенной на нескольких уровнях взаимосвязанных процессоров, подобных нейронам в вашем мозгу. Каждая единица принимает часть информации, обрабатывает ее и передает результат на следующий уровень, подобно тому, как функционируют нейроны. Конечный результат последовательности представляет собой данные, которые были проанализированы и улучшены сетью для более практического использования.
Хотя может показаться неожиданным, что Хопфилд и Хинтон были удостоены премии по физике за свои достижения в области нейронных сетей, ключевой области информатики, их исследования фундаментально основаны на физических концепциях статистики и механики, в частности на дисциплине, известной как статистическая механика.
В области вычислительного материаловедения было очень приятно наблюдать, как эта область исследований удостоилась этой премии. Инновационная работа Хопфилда и Хинтона позволила мне и моей команде изучить метод, известный как генеративное обучение в материаловедении, который играет важную роль в различных современных технологиях, таких как ChatGPT.
Что такое статистическая механика?
Как преданный энтузиаст, я бы сказал это так: в области физики я углубляюсь в статистическую механику – увлекательную область, в которой я применяю статистические инструменты для понимания действий массивных ансамблей частиц.
Вместо того, чтобы тщательно изучать отдельные частицы, ученые, использующие статистическую механику, изучают общее поведение множества частиц. Наблюдая за их совместными действиями, исследователи могут расшифровать крупномасштабные характеристики системы, такие как температура, давление и намагниченность.
В 1920-х годах физик Эрнст Изинг разработал модель, основанную на статистической механике, для объяснения магнетизма. Он представлял магнетизм как результат скоординированных действий атомных спинов, влияющих друг на друга.
Согласно модели Изинга, система может принимать состояние либо высокой, либо низкой энергии, отдавая предпочтение существованию в состоянии, требующем наименьшего количества энергии.
Одной из ключевых идей статистической механики является распределение Больцмана, которое количественно определяет вероятность того или иного состояния. Это распределение описывает вероятность нахождения системы в определенном состоянии — например, твердом, жидком или газообразном — в зависимости от ее энергии и температуры.
Изинг точно предсказал фазовый переход магнита, используя распределение Больцмана. Он выяснил температуру, при которой материал из магнитного стал немагнитным.
Переходы между фазами происходят последовательно при определенных температурах. Например, лед превращается в воду при определенной температуре, поскольку распределение Больцмана указывает на то, что по мере нагревания молекулы воды с большей вероятностью переходят в менее организованное или жидкое состояние.
Атомы естественным образом организуются в определенные кристаллические структуры внутри материалов, выбирая структуры, требующие минимальной энергии. Когда температура падает, молекулы воды превращаются в кристаллы льда, принимая конфигурации с более низкой энергией.
В области биологии, подобно тому, как ключ идеально подходит к замку, белки принимают формы, обладающие минимальной энергией, что позволяет им действовать как точные противовирусные агенты, специфически связываясь с вирусами.
Нейронные сети и статистическая механика
По своей сути нейронные сети функционируют по общему принципу: они стремятся снизить потребление энергии. Эти сети используют эту концепцию для решения различных вычислительных задач.
Например, предположим, что у вас есть изображение, состоящее из крошечных элементов, называемых пикселями, и вам видна только часть этого изображения. Некоторые пиксели видны четко, а другие остаются скрытыми от поля зрения. Чтобы выяснить, как выглядит все изображение, вы исследуете все потенциальные комбинации, в которых скрытые пиксели могут сочетаться с видимыми частями. Затем вы должны выбрать одно из наиболее вероятных состояний, которые, как предполагает статистическая механика, существуют среди всех возможных вариантов.
Хопфилд и Хинтон предложили теорию нейронных сетей, черпая вдохновение из концепции статистической механики. Подобно Изингу, который ранее моделировал взаимодействие атомных спинов для решения проблемы фотографии с помощью нейронной сети, Хопфилд и Хинтон предусмотрели взаимодействие между пикселями. Они символизировали эти пиксели как нейроны.
Во многом так же, как статистическая физика рассматривает уровень энергии состояния, в контексте изображений энергия обозначает вероятность определенного расположения пикселей. Сеть Хопфилда решает эту проблему, определяя конфигурации пикселей с минимальными уровнями энергии, то есть наиболее вероятные расположения «скрытых» пикселей.
В отличие от статистической механики, где энергия получается из известных взаимодействий атомов, нейронные сети приобретают эту энергию путем обучения на данных.
Хинтон известен как новатор метода обратного распространения ошибки — метода, позволяющего определять энергию взаимоотношений между нейронами в моделях. По сути, этот метод составляет основу многих современных процессов обучения ИИ.
Машина Больцмана
Как любопытный геймер, исследующий огромный мир искусственного интеллекта, я погрузился в сложную работу нейронных сетей, вдохновленный новаторскими исследованиями Хопфилда. В поисках знаний я наткнулся на новаторскую идею Хинтона: машину Больцмана. Эта уникальная сеть состоит из двух типов нейронов — видимых, которые мы можем легко наблюдать, и скрытых, которые играют решающую роль, помогая сети осваивать сложные закономерности, подобно тому, как опытный геймер адаптируется к новой игровой механике.
В машине Больцмана можно рассчитать вероятность появления того или иного изображения. Чтобы найти эту вероятность, просуммируйте все возможные сценарии, в которых могут быть значения скрытых пикселей. Эта сумма представляет собой вероятность того, что видимые пиксели будут расположены по определенному шаблону.
Наша команда сосредоточилась на интеграции машин Больцмана в системы квантовых вычислений, стремясь разработать их для генеративного образования.
В контексте генеративного обучения система приобретает способность создавать свежие экземпляры данных, которые очень похожи на исходные данные, используемые для обучения. Это становится очевидным, когда система учится создавать новые изображения рукописных чисел после обучения на аналогичных; он делает это путем случайного выбора из распределения вероятностей, которое он узнал во время обучения.
Современный ИИ действует по принципу генеративного обучения — именно это позволяет создавать с его помощью художественные произведения, видео и письменный контент.
Хопфилд и Хинтон сыграли ключевую роль в исследованиях искусственного интеллекта (ИИ), используя концепции статистической физики. По сути, они установили связь между тем, как естественные системы определяют физические условия вещества, и тем, как нейронные сети предсказывают возможные ответы на сложные задачи информатики.
Смотрите также
- Зендая рассказала о потенциальной сюжетной линии третьего сезона «Эйфории» в преддверии выхода в производство сериала «Макс»; Вот что рассказала актриса
- Что сказал Jaguar Wright о связи Бейонсе и Jay-Z с Diddy? Все, что мы знаем: пара отправляет юридическое уведомление с просьбой отстранить ее от интервью Пирса Моргана
- «Моя жизнь менялась»: Дэниел Калуя вспоминает встречу с коллегой по фильму «Черная пантера» Чедвиком Боузманом и то, как покойный актер помог ему
- Имеют ли Шон Дидди Комбс, Джей-Зи и Бейонсе какое-либо отношение к смерти Алии? Вирусная теория изучена
- Спойлеры больницы общего профиля: признается ли Сонни в убийстве?
- Оценка Metacritic ремейка Silent Hill 2 пугающе близка к оригиналу
- «Мы все видели…»: Долли Партон пообещала пожертвовать 1 миллион долларов США жертвам урагана Хелен
- Где Ребел Уилсон и Рамона Агрума связали себя узами брака? Все, что нужно знать об их интимной свадебной церемонии
- 10 лет назад Magic the Gathering наконец-то дала фанатам то, что они хотели, и навсегда изменила игру
- Проблема «Звездных войн» Диснея: игнорирование того, что работает
2024-10-12 19:05