Многих специалистов удивил выбор Нобелевского комитета, ведь эти работы не связаны напрямую с физикой. Скорее, они из области информатики.
"Но все же они имеют непосредственное отношение к физике, - сказал "РГ" заведующий лабораторией Института искусственного интеллекта МГУ, доктор физико-математических наук Константин Воронцов. - Еще в 80-х годах Джон Хопфилд занимался, казалось бы, совершенно умозрительной работой. Он придумал математическую модель для описания физической системы, которая называлась "спиновые стекла". А потом на основе уже этой математики разработал нейронную сеть ассоциативной памяти, которая могла запоминать образы. Думаю, что именно это дало повод присудить за эти исследования премию в области физики".
Что касается Джеффри Хинтона, то он разработал другие методы создания нейросетей и их обучения. Среди них главный - принцип "обратных ошибок", который стал настоящим прорывом в машинном обучении. Дело в том, сама концепция нейросетей в 80-90-х годах уже была создана, но как их эффективно учить, было непонятно. Для обучения не хватало вычислительных мощностей. Над этой проблемой бились многие ученые. Идея Хинтона о том, как можно применить принцип "обратных ошибок", кардинально изменила ситуацию.
Словом, можно сказать, что самую престижную научную награду получили основоположники искусственного интеллекта. И скорей всего, это только начало, учитывая, как стремительно сегодня развивается эта сфера.