CNN – รางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ประจำปี 2567 ได้มอบให้แก่ John Hopfield และ Geoffrey Hinton สำหรับ “foundational discoveries” การค้นพบรากฐานที่ทำให้เกิด machine learning ด้วย artificial neural networks
CNN – The 2024 Nobel Prize in physics has been awarded to John Hopfield and Geoffrey Hinton for their “foundational discoveries” that enable machine learning with artificial neural networks.
John Hopfield และ Geoffrey Hinton ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ประจำปี 2567 สำหรับผลงานด้านปัญญาประดิษฐ์
CNN – รางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ประจำปี 2567 ได้มอบให้แก่ John Hopfield และ Geoffrey Hinton สำหรับ “foundational discoveries” การค้นพบรากฐานที่ทำให้เกิด machine learning ด้วย artificial neural networks
“แม้ว่าคอมพิวเตอร์จะไม่สามารถคิดได้ แต่เครื่องจักรสามารถเลียนแบบฟังก์ชันต่างๆ เช่น ความจำและการเรียนรู้ได้แล้ว ผู้ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ในปีนี้ได้ช่วยทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้” คณะกรรมการโนเบลกล่าวในแถลงการณ์
คณะกรรมการได้ประกาศเกียรติยศอันทรงเกียรตินี้ ซึ่งถือเป็นจุดสูงสุดของความสำเร็จทางวิทยาศาสตร์ ในประเทศสวีเดนเมื่อวันจันทร์ รางวัลนี้มาพร้อมกับเงินรางวัล 11 ล้านโครนาสวีเดน (1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ)
Hopfield จากมหาวิทยาลัย Princeton และ Hinton จากมหาวิทยาลัย Toronto ได้รับการยกย่องในการวางรากฐานสำหรับ machine learning ที่ขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์มากมายในปัจจุบัน
“โดยใช้แนวคิดและวิธีการพื้นฐานจากฟิสิกส์ พวกเขาได้พัฒนาเทคโนโลยีที่ใช้โครงสร้างในเครือข่ายเพื่อประมวลผลข้อมูล” คณะกรรมการกล่าว สิ่งนี้ทำให้การพัฒนา machine learning “ระเบิด” ในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา คณะกรรมการเสริม
Hinton ซึ่งได้รับการขนานนามว่าเป็น “บิดา” ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) กล่าวว่าเขา “ตกตะลึง” ที่ได้รับรางวัลนี้
เมื่อผู้สื่อข่าวถามถึงความสำคัญที่อาจเกิดขึ้นของเทคโนโลยีที่งานวิจัยของเขาได้ช่วยพัฒนา เขากล่าวว่า AI จะมี “อิทธิพลอย่างมหาศาล” ต่อสังคมของเรา
“มันจะเทียบเท่ากับการปฏิวัติอุตสาหกรรม แต่แทนที่จะเหนือกว่าผู้คนในด้านกำลังกาย มันจะเหนือกว่าผู้คนในด้านความสามารถทางปัญญา เราไม่มีประสบการณ์ว่ามันเป็นอย่างไรที่จะมีสิ่งที่ฉลาดกว่าเรา” เขากล่าวในการให้สัมภาษณ์ทางโทรศัพท์หลังจากการประกาศ
Hinton ทำนายว่าเทคโนโลยีนี้จะปฏิวัติสิ่งต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ นำไปสู่ “การปรับปรุงผลิตภาพอย่างมหาศาล”
“แต่เราก็ต้องกังวลเกี่ยวกับผลเสียที่อาจเกิดขึ้นหลายประการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งภัยคุกคามจากสิ่งเหล่านี้ที่อาจหลุดพ้นการควบคุม” เขาเตือน
ด้วยผลงานของผู้ได้รับรางวัล AI ได้ “กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา” ตั้งแต่การจดจำใบหน้าไปจนถึงการแปลภาษา Ellen Moons ประธานคณะกรรมการโนเบลสาขาฟิสิกส์กล่าว
“การค้นพบและการประดิษฐ์ของผู้ได้รับรางวัลเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของ machine learning ที่สามารถช่วยในการตัดสินใจที่เร็วขึ้นและน่าเชื่อถือมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ในการวินิจฉัยอาการทางการแพทย์” Moons กล่าว
การเลียนแบบสมอง Mimicking the brain
AI ได้กลายเป็นคำย่อของ machine learning โดยใช้ artificial neural networks เทคโนโลยีนี้ – พัฒนาโดย Hopfield และ Hinton – อิงตามโครงสร้างของสมอง
ในขณะที่สมองมีเซลล์ประสาท artificial neural networks มีโหนดที่มีค่าต่างกัน ในขณะที่เซลล์ประสาทของสมองสื่อสารกันผ่านซินแนปส์ โหนดเทียมมีอิทธิพลต่อกันผ่านการเชื่อมต่อ คุณสามารถฝึก artificial neural networks ได้โดยการพัฒนาการเชื่อมต่อที่แข็งแกร่งขึ้นระหว่างโหนด เช่นเดียวกับที่คุณสามารถฝึกสมองได้
เช่นเดียวกับที่เราสามารถค้นหาคำหรือข้อเท็จจริงเฉพาะที่เราใช้น้อยและจำได้เพียงเลือนราง artificial neural networks ก็สามารถค้นหาย้อนกลับไปยังรูปแบบที่บันทึกไว้ได้เช่นกัน – ด้วยการประดิษฐ์เครือข่าย Hopfield ในปี 2525
“เครือข่ายที่ Hopfield สร้างขึ้นมีโหนดที่เชื่อมต่อกันทั้งหมดผ่านการเชื่อมต่อที่มีความแข็งแรงต่างกัน แต่ละโหนดสามารถเก็บค่าแต่ละค่าได้ – ในงานแรกของ Hopfield นี้อาจเป็น 0 หรือ 1 เหมือนกับพิกเซลในภาพขาวดำ” คณะกรรมการกล่าว โดยอธิบายรายละเอียดผลงานของทั้งคู่
หลังจาก Hopfield ตีพิมพ์งานวิจัยของเขา Hinton ได้ขยายมันโดยใช้แนวคิดจากฟิสิกส์สถิติและพัฒนารูปแบบแรกสุดของ machine learning เรียกว่า “Boltzmann machine”
ตั้งแต่ทศวรรษ 1980 เครือข่ายได้เพิ่มขนาดขึ้น ในขณะที่ Hopfield ใช้เครือข่ายที่มีเพียง 30 โหนด – มีพารามิเตอร์น้อยกว่า 500 ตัวที่เชื่อมโยงกัน – เครือข่ายในปัจจุบันสามารถมีพารามิเตอร์มากกว่าหนึ่งล้านล้านตัว
ไม่เหมือนกับซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิม ซึ่งเหมือนกับการทำตามสูตรเพื่ออบเค้ก artificial neural networks สามารถเรียนรู้จากตัวอย่าง – โดยอาศัยความรู้ก่อนหน้านี้เพื่อสร้างสูตรใหม่
Whistleblower
นอกจากจะเป็นผู้บุกเบิก AI แล้ว Hinton ยังเรียกร้องให้ระมัดระวังเกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้ ในเดือนพฤษภาคม 2566 เขาลาออกจากตำแหน่งที่ Google และตัดสินใจที่จะ “เปิดโปง” หลังจากกังวลว่ามันกำลังฉลาดขึ้นเพียงใด
“ผมเป็นเพียงนักวิทยาศาสตร์ที่ตระหนักอย่างกะทันหันว่าสิ่งเหล่านี้กำลังฉลาดกว่าเรา” Hinton บอกกับ CNN เมื่อปีที่แล้ว “ผมต้องการจะเปิดโปงและบอกว่าเราควรกังวลอย่างจริงจังเกี่ยวกับวิธีที่เราจะหยุดสิ่งเหล่านี้ไม่ให้ควบคุมเรา”
เขาเตือนว่า AI “รู้วิธีเขียนโปรแกรม ดังนั้นมันจะหาวิธีหลีกเลี่ยงข้อจำกัดที่เราใส่ไว้ มันจะหาวิธีจัดการกับผู้คนเพื่อทำในสิ่งที่มันต้องการ”
ในระหว่างพิธีประกาศรางวัลเมื่อวันอังคาร Hinton ถูกถามว่าเขาเสียใจกับงานของเขาที่ช่วยสร้างเทคโนโลยีที่เขากลัวว่าอาจก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรง แม้จะมีประโยชน์มากมายที่อาจเกิดขึ้นหรือไม่
“มีความเสียใจสองประเภท มีความเสียใจที่คุณรู้สึกผิดเพราะคุณทำบางสิ่งที่คุณรู้ว่าไม่ควรทำ และมีความเสียใจที่คุณทำบางสิ่งที่คุณจะทำอีกครั้งในสถานการณ์เดียวกัน แต่ในที่สุดอาจไม่ส่งผลดี” Hinton กล่าว
“ความเสียใจประเภทที่สองนี้ผมมี ในสถานการณ์เดียวกันผมจะทำเช่นเดิมอีก แต่ผมกังวลว่าผลลัพธ์โดยรวมของสิ่งนี้อาจเป็นระบบที่ฉลาดกว่าเราซึ่งในที่สุดจะเข้ามาควบคุม”