Nobelpreis für Physik an Wissenschaftlern für künstliche Intelligenz
In einer sensationellen Entscheidung ist der Nobelpreis für Physik in diesem Jahr an eine Gruppe von Wissenschaftlern verliehen worden, die bahnbrechende Forschungen im Bereich der künstlichen Intelligenz durchgeführt haben. Die Auszeichnung gilt als höchste Anerkennung für die Arbeit der Forscher, die sich mit der Entwicklung von Machine-Learning-Verfahren und Neuronalen Netzen beschäftigt haben. Durch ihre Forschungen haben sie wesentlich zum Verständnis und zur Entwicklung von künstlicher Intelligenz beigetragen. Die Wissenschaftsgemeinde feiert diese Auszeichnung als bedeutenden Meilenstein auf dem Weg zur weiteren Erforschung und Anwendung von KI-Technologien.
Nobelpreis für Physik: Geoffrey Hinton und John Hopfield für ihre Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Das Wort Künstliche Intelligenz ist in den vergangenen Jahren inflationär genutzt worden. Für Anwendungen, die schnell Antworten auf Fragen oder Analysen geben können – oder die selbstständig nach Vorgaben Texte, Bilder und Videos erstellen. Tatsächlich steckt dahinter keine Intelligenz oder etwas Kreatives, sondern Computernetzwerke und Datenbanken. Sie sammeln Daten und erkennen Wahrscheinlichkeiten, mit denen diese verbunden sind. Die Maschinen lernen quasi anhand der gespeicherten Informationen. Und die können sie auf neue Fragen oder Muster anwenden.
Die Grundlagen dafür haben der Brite Geoffrey Hinton (76) und der US-Amerikaner John Hopfield (91) gelegt. Bereits in den 1940ern wurde überlegt, wie genau das Gehirn lernt und Informationen verarbeitet. Und es wurde versucht, die Beziehung von Nervenzellen (Neuronen) und ihren Verbindungen (Synapsen) in mathematische Modelle zu fassen.
Die Pionierarbeit von John Hopfield
1982 entwickelte der Physiker John Hopfield fasziniert von der Funktionsweise des Gehirns eine neue Art von Computer-Netzwerk am California Institute of Technology (Caltech) in Pasadena. Er nutzte dafür eine Eigenschaft von Atomen. Sie drehen sich um sich selbst. Das ist der sogenannte Spin. Dadurch aber werden die Atome quasi zu kleinen Magneten, die sich gegenseitig beeinflussen können. Mit der Mathematik dahinter entwickelte er ein Computer-Netzwerk, in dem es starke, aktive Verbindungen gibt und schwache, inaktive. So simulierte er die Beziehungen von Neuronen über die Synapsen.
Die Erweiterung durch Geoffrey Hinton
Der Psychologe und Ex-Google-Mitarbeiter Geoffrey Hinton baute auf der grundlegenden Arbeit von Hopfield auf, aber er erweiterte sie in den 1980ern. Dafür nutzte er Erkenntnisse des österreichischen Physikers Ludwig Boltzmann aus dem 19. Jahrhundert zur statistischen Physik und zur Beschreibung von Gasen. Oder anders gesagt Systemen mit vielen Teilchen, bei denen es zu viele Elemente gibt, um jedes Partikel einzeln zu behandeln.
Auf dieser Basis und der Arbeit von Hopfield entwickelte er die sogenannte Boltzmann Maschine. Vereinfacht gesagt: Es gibt ein Netzwerk, das mit Daten gefüttert wird. Aber es existiert daneben noch ein zweites verstecktes Netzwerk. Zusammengenommen ändern diese beiden Netzwerke ihren Gesamt-Zustand nicht. Aber ihre einzelnen Elemente, die Knoten, können dennoch verschiedene Muster bilden. Und die Wahrscheinlichkeit dafür wird nach Boltzmann berechnet.
Der Nobelpreis für Physik
Und ihre grundlegenden Arbeiten bildeten das Grundgerüst, auf dem auch heutige KI-Anwendungen aufbauen. Abgewandelt und weiterentwickelt. Die Basis aber haben die beiden Wissenschaftler geschaffen. Dafür wurden sie nun von der Königlich-Schwedischen Akademie der Wissenschaften in Stockholm mit dem Nobelpreis für Physik geehrt, der mit umgerechnet 970.000 Euro dotiert ist – den sie sich teilen werden.
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