2024 Nobel Fizik Ödülü, yapay zekanın "babalarına" gitti

Nobel komitesi, iki bilim insanının keşiflerinin ve icatlarının yapay zeka alanındaki birçok son gelişmenin temelini oluşturduğunu söyledi. Bilim insanlarının çalışmaları, 1980'lerden bu yana, beynin çalışma şeklinden modellenen bilgisayar mimarisi olan yapay sinir ağlarının oluşturulmasını sağladı.

Sinir ağları, beyinlerimizin bağlantı kurma biçimini taklit ederek, yapay zeka araçlarının esasen örneklerden öğrenmesine olanak tanıyor. Geliştiriciler, yapay sinir ağlarını karmaşık kalıpları tanıması için veriyle besleyerek eğitebiliyor. Bu yöntem, günümüzde dil üretiminden görüntü tanımaya kadar uzanan yapay zekânın en öne çıkan kullanımlarını destekliyor.

John Hopfield ve Geoffrey Hinton kimdir?

John Hopfield, 15 Temmuz 1933'te ABD'nin Illinois eyaletinde doğdu. California Teknoloji Üniversitesinde (Caltech) 1986'da kurulan Hesaplama ve Sinir Sistemleri doktora programının kurucularından biri olan Hopfield, 2022'de istatistiksel fizik alanında Boltzmann Madalyası ödülünü Deepak Dhar ile paylaştı. Hopfield şu anda, Princeton Üniversitesinde Moleküler Biyoloji Profesörü ve Yaşam Bilimleri Profesörü olarak görev yapıyor.

Geoffrey Hinton, 6 Aralık 1947'de İngiltere'nin başkenti Londra'da doğdu. İngiliz-Kanadalı bilgisayar bilimcisi yapay sinir ağları üzerine yaptığı çalışmalarla tanınırken, bilim camiasında "Yapay Zekanın Babası" unvanı ile anılıyor. Hinton, 2018'de Yoshua Bengio ve Yann LeCun ile "Bilgisayarın Nobel Ödülü" olarak anılan Turing Ödülü'nü aldı. 2023'e kadar Google'da (Google Brain) çalışan Hinton, Mayıs 2023'te yapay zeka teknolojisinin riskleri hakkındaki endişelerini gerekçe göstererek Google'dan ayrıldığını kamuoyuna duyurdu. Hinton, Toronto Üniversitesinde Bilgisayar Bilimleri profesörü olarak görev yapıyor.

Hopfield ve Hinton'un yapay zekaya katkıları neler?

Nobel komitesi, Hinton'ı 1980'lerde meslektaşlarıyla birlikte Boltzmann makinesi olarak adlandırılan üretken bir model geliştirdiği için takdir etti:

"Hinton, birçok benzer bileşenden oluşturulmuş sistemlerin bilimi olan istatistiksel fizikten araçlar kullandı. Makine, çalıştırıldığında ortaya çıkma olasılığı çok yüksek olan örneklerle beslenerek eğitilir. Boltzmann makinesi, görüntüleri sınıflandırmak veya eğitildiği model türünün yeni örneklerini oluşturmak için kullanılabilir. Hinton, bu çalışmayı temel alarak makine öğreniminin şu anki patlayıcı gelişimini başlatmaya yardımcı oldu."

Hinton'ın çalışması, ödül alan meslektaşı John Hopfield'ın modelleri yeniden oluşturabilen yapay bir sinir ağı olan Hopfield ağına dayanıyor:

"Hopfield ağı, her atomu küçük bir mıknatıs yapan bir özellik olan atomik spininden dolayı bir malzemenin özelliklerini tanımlayan fiziği kullanır. Ağın tamamı, fizikte bulunan spin sistemindeki enerjiye eşdeğer bir şekilde tanımlanır ve kaydedilen görüntülerin düşük enerjiye sahip olması için düğümler arasındaki bağlantılar için değerler bulunarak eğitilir. Hopfield ağına bozuk veya eksik bir görüntü verildiğinde, düğümler arasında düzenli bir şekilde çalışır ve değerlerini günceller, böylece ağın enerjisi düşer. Ağ böylece, beslendiği kusurlu görüntüye en çok benzeyen kaydedilmiş görüntüyü bulmak için adım adım çalışır."