De Nobelprijswinnaars natuurkunde 2024 (afb: Nobelprijscomité)

De Koninklijke Zweedse Academie van Wetenschappen heeft de Nobelprijs voor de Natuurkunde 2024 toegekend aan twee vroege onderzoekers van kunstmatige intelligentie John Hopfield (1933) van de Princetonuniversiteit en Geoffrey Hinton (1947) van universiteit van Toronto “voor fundamentele ontdekkingen en uitvindingen die leersystemen met kunstmatige neurale netwerken mogelijk maken”.De twee Nobelprijswinnaars voor de Natuurkunde van dit jaar hebben hulpmiddelen uit de natuurkunde gebruikt om methoden te ontwikkelen die de basis vormen van de krachtige leersystemen van vandaag. John Hopfield creëerde een associatief geheugen dat afbeeldingen en andere soorten patronen in bits kan opslaan en reconstrueren. Geoffrey Hinton bedacht een methode die autonoom eigenschappen in gegevens kan vinden en zo taken kan uitvoeren zoals het identificeren van specifieke elementen in afbeeldingen.
Als we het hebben over kunstmatige intelligentie, bedoelen we vaak machineleren met behulp van kunstmatige neurale netwerken. Deze technologie is geïnspireerd op de structuur van de hersenen en de manier waarop wetenschappers denken dat onze hersens werken. In een kunstmatig neuraal netwerk worden de neuronen van de hersenen weergegeven door knooppunten die verschillende waarden kunnen hebben.
Deze knooppunten beïnvloeden elkaar via verbindingen die vergeleken kunnen worden met synapsen en die sterker of zwakker gemaakt kunnen worden. Het netwerk vergaart kennis door, bijvoorbeeld, sterkere verbindingen te ontwikkelen tussen knooppunten met hoge waarden. De laureaten van dit jaar hebben vanaf de jaren 80 belangrijk werk verricht met kunstmatige neurale netwerken.

Atoomspin

John Hopfield (van 1933) heeft in de jaren ’80 een netwerk uitgevonden dat een methode gebruikt om patronen op te slaan en opnieuw te creëren. Knooppunten in zo’n netwerk kun je je voorstellen als beeldpunten in een afbeelding. Het Hopfield-netwerk maakt gebruik van de natuurkunde die de kenmerken van een materiaal beschrijft aan de hand van zijn atoomspin (?;as) – een eigenschap die elk atoom tot een kleine magneet maakt.
Het netwerk als geheel wordt beschreven op een manier die gelijkwaardig is aan de energie in het systeem van atoomspins en dat leert door waarden te vinden voor de verbindingen tussen de knooppunten, zodat de opgeslagen afbeeldingen een lagere energie krijgen. Wanneer het Hopfield-netwerk een vervormd of onvolledig beeld krijgt, werkt het methodisch door de knooppunten heen en werkt hun waarden bij, zodat de energie van het netwerk daalt. Het netwerk werkt dus stapsgewijs om de opgeslagen afbeelding te vinden die het meest lijkt op de imperfecte afbeelding waarmee het werd gevoed.

Boltzmann-machine

Geoffrey Hinton gebruikte het Hopfield-netwerk als basis voor een nieuw netwerk dat een andere methode gebruikt: de Boltzmann-machine. Die kan leren karakteristieke elementen in een bepaald type gegevens te herkennen. Hinton gebruikte hulpmiddelen uit de statistica.
De Boltzmann-machine kan worden gebruikt om afbeeldingen in te delen of nieuwe voorbeelden te maken van het type patroon waarmee die is geïnstrueerd. Hinton heeft voortgebouwd op dit werk en heeft geholpen bij het initiëren van de huidige explosieve ontwikkeling van machineleren.

“Het werk van de laureaten is al van het grootste nut geweest. In de natuurkunde gebruiken we kunstmatige neurale netwerken op een groot aantal gebieden, zoals het ontwikkelen van nieuwe materialen met specifieke eigenschappen”, zegt Ellen Moons, voorzitter van het Nobelcomité voor natuurkunde.

Veilig en ethisch

Ze waarschuwde echter ook voor de keerzijde van ki-systemen. “Gezamenlijk zijn mensen verantwoordelijk voor een veilig en ethisch gebruik van deze technologie”, stelt ze. Dat is Hinton met haar eens. Hij zou een betrekking met/bij Google hebben opgezegd om vrijuit over dit thema te kunnen spreken, stelt hij. Hij is vooral bang dat zaken niet meer beheersbaar kunnen worden. Toch zou hij, met dat beeld in het achterhoofd, nooit hebben overwogen dit terrein niet (verder) te betreden.
Overigens is het nogal eigenaardig dat het Nobelprijscomité wetenschappelijk werk beloont dat tientallen jaren geleden is gedaan. Alfred Nobel had zelf ooit het idee om nieuw onderzoek een extra (geld)impuls te geven.

Bronnen: Nobelprijscomité, ABC News