جيفري هينتون وجون هوبفيلد: فوز بجائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024

أعلنت الأكاديمية الملكية السويدية للعلوم، مؤخرًا، فوز العالِمَيْن جيفري هينتون وجون هوبفيلد بجائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024، تكريمًا لإسهاماتهما البارزة في مجال التعلم الآلي وتطوير الشبكات العصبية الاصطناعية. تُعد هذه الشبكات من الأعمدة الأساسية التي يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الحديثة.

أعرب هينتون، المعروف بلقب “الأب الروحي للذكاء الاصطناعي”، عن دهشته الكبيرة للفوز بالجائزة، والتي تأتي بعد استقالته من شركة جوجل العام الماضي، مما أتاح له الفرصة للحديث بحرية عن تطور الذكاء الاصطناعي والمخاطر المرتبطة به.

في بيان لها، أكدت الأكاديمية أن هينتون وهوبفيلد استخدما أدوات من الفيزياء لتطوير أساليب تشكيل أساس التعلم الآلي المعاصر. حيث ابتكر هوبفيلد الذاكرة الترابطية، التي تُستخدم لتخزين واسترجاع البيانات، بينما طور هينتون أساليب لاكتشاف الأنماط الخفية في البيانات، مما يُسهل تحديد العناصر في الصور.

من هم الفائزان؟

الدكتور جيفري هينتون، عالم حاسوب وعالم نفس معرفي، هو أستاذ في جامعة تورونتو في كندا، وُلِد في لندن عام 1947. اشتهر بأبحاثه في الشبكات العصبية الاصطناعية التي أسهمت في تطوير التعلم العميق، وهو أحد فروع الذكاء الاصطناعي. بدأ اهتمامه بالشبكات العصبية في السبعينيات، ورغم عدم إيمان الكثيرين بالفكرة حينها، استطاع لاحقًا تجديد الاهتمام بالموضوع وتحقيق إنجازات كبيرة.

في عام 2012، قاد هينتون فريقه لتحقيق تقدم كبير في مجال الرؤية الحاسوبية من خلال نموذج “AlexNet” خلال تحدي “ImageNet”، مما أطلق العنان لتطورات عديدة في الذكاء الاصطناعي.

أما الدكتور جون هوبفيلد، وُلِد في شيكاغو عام 1933، فهو أستاذ فخري في جامعة برينستون. بدأ حياته المهنية في مختبرات بيل كفيزيائي، ثم انتقل إلى الأوساط الأكاديمية حيث أسس العديد من البرامج البحثية في الذكاء الاصطناعي.

إسهامات هوبفيلد في الشبكات العصبية

في عام 1982، ابتكر هوبفيلد “شبكة هوبفيلد”، التي تمكّن الآلات من تخزين المعلومات واسترجاعها بشكل يشبه عمل الدماغ البشري. تعتمد هذه الشبكة على قدرة الآلات على إكمال الأنماط الناقصة وتصحيح الأخطاء.

كما طوّر هينتون نموذج “آلة بولتزمان” في منتصف الثمانينيات، الذي يُعتبر مثالًا مبكرًا للذكاء الاصطناعي التوليدي. تساهم هذه الآلة في تصنيف الصور وإنشاء صور جديدة بناءً على الأنماط التي تتعلمها.

ثورة التعلم الآلي في الفيزياء

تؤكد الأكاديمية أن العلاقة بين الفيزياء والتعلم الآلي أثمرت نتائج مثمرة، حيث ساعدت أدوات الفيزياء في تطوير خوارزميات التعلم الآلي، التي بدورها أحدثت ثورة في مجال الفيزياء. وقد شهدنا بالفعل تطبيقات واسعة لهذه الخوارزميات في اكتشافات مهمة، مثل جسيم هيغز وتحليل موجات الجاذبية.

تمثل إنجازات هينتون وهوبفيلد تجسيدًا لجهودهم في دفع حدود المعرفة في مجالات الذكاء الاصطناعي والفيزياء، ويعكس فوزهم بجائزة نوبل تقديرًا لدورهم الحيوي في تشكيل مستقبل هذه التخصصات.