Geoffrey Hinton und John Hopfield teilen sich den Physik-Nobelpreis für ihre Erfindungen auf den Gebieten des maschinellen Lernens (ML) und künstlicher neuronaler Netze. Ihre Arbeiten revolutionierten jedoch nicht nur die KI. Sie haben auch weitreichende Auswirkungen auf unser Verständnis von Komplexität und Mustererkennung. Und das nicht nur in der Physik.
Die Entdeckungen der Nobelpreis-Träger
Der Physiker und Molekularbiologe John Hopfield erfand ein nach ihm benanntes Netzwerk zum Speichern und Abrufen von Mustern. Das Hopfield-Netzwerk stellte einen wichtigen Fortschritt in der Musterekennung dar. Es bot einen neuen Ansatz zur Untersuchung von Erinnerungen und Assoziationen in der KI.
Unser Gehirn ist ein komplexes Netzwerk,
John Hopfield
das ständig Verbindungen
knüpft und neu verknüpft.
Das Hopfield-Netzwerk bildet dieses Prinzip ab.
Der britische Kognitionspsychologe und Informatiker Geoffrey Hinton nutzte Hopfields Arbeit als Grundlage. Er entwickelte unter anderem die stochastische Boltzman-Maschine. Sie basiert auf dem Konzept probabilistischer neuronaler Netze. Sie ist entscheidend für die Fähigkeit der KI, Muster und charakteristische Elemente in komplexen Daten zu erkennen.
Hintons Weg
Geoffrey Hinton ist ein renommierter Informatiker und kognitiver Psychologe, der nobelpreiswürdige Beiträge auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz vorweisen kann. Der am 6. Dezember 1947 in Wimbledon, London, geborene und zum Teil in Kanada forschende Hinton kann auf eine glänzende Karriere im Bereich der KI zurückblicken.
Das Gebiet der künstlichen Intelligenz gibt es schon seit vielen Jahren,
Geoffrey Hinton
aber wir kratzen gerade erst an der Oberfläche.
Es gibt noch so viel zu erforschen und zu entdecken.
Die frühen Forschungsjahre in GB
Hintons Interesse an KI, maschinellem Lernen und neuronalen Netzen lässt sich bis in seine frühen Studienjahre zurückverfolgen. Er erwarb 1970 seinen Bachelor-Abschluss in experimenteller Psychologie an der Universität Cambridge.
Anschließend promovierte er an derselben Institution in künstlicher Intelligenz. In seiner Dissertation befasste er sich mit der Verwendung neuronaler Netze zur Simulation der menschlichen Kognitionsprozesse. Damit gab er bereits einen Vorgeschmack auf seine spätere Arbeit im Bereich Deep Learning und seinen aktuellen Nobelpreis.
Weiterentwicklungen in Kanada
In den frühen 1980er Jahren leistete Hinton einen bedeutenden Beitrag zum Bereich der neuronalen Netze. Er entwickelte die Boltzmann-Maschine. Diese sind stochastische neuronale Netze. Sie sind in der Lage, Muster zu lernen und Schlussfolgerungen zu ziehen.
Seine Arbeit an Boltzmann-Maschinen legte den Grundstein für die Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen. 2006 stellte er das Deep Belief Network vor – eine Netzwerkarchitektur, die aus mehreren Schichten von Restricted Boltzmann Machines besteht. Diese Entwicklung trug dazu bei, das Feld des Deep Learning entscheidend voranzubringen. Sie machte Anwendungen in der Bild- und Sprachverarbeitung möglich.
Im Jahr 2006 veröffentlichte Hinton „A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets“ (Ein schneller Lernalgorithmus für Deep Belief Nets). Hier wird das Deep Belief Network (DBN) vorgestellt.
Dabei stießen ihre innovativen Ideen nicht immer auf Gegenliebe. Hinton beschreibt seine Erfahrungen so: „Ich habe in meiner Zeit an der Universität ständig Streitgespräche geführt und immer wieder sechs Monate mehr verlangt, um meine neuronalen Netze zu testen.“
Hintons Ideen stießen auch unter Fachkollegen auf große Skepsis. Einfachere Algorithmen für maschinelles Lernen wie Support Vector Machines gewannen an Popularität. Unbeirrt setzte Hinton seine Forschungen fort.
Ich habe nie daran gezweifelt,
Geoffrey Hinton
dass neuronale Netze
irgendwann
die Welt verändern würden.
Diese neuronale Netzwerkarchitektur revolutionierte den Bereich des Deep Learning. Sie ebnete den Weg für zahllose Anwendungen in der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und vielem mehr. Seine Arbeit an DBNs legte den Grundstein für moderne Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) von Yann LeCun und Recurrent Neural Networks (RNNs).
Hinton bei Google
Nachdem seine Forschungsarbeit im Bereich des Deep Learning großen Einfluss gewonnen hatte, trat Hinton als Distinguished Researcher und Berater bei Google ein. Hier arbeitete er an fortschrittlichen Anwendungen für Bilderkennung und Sprachverarbeitung, die auf den von ihm entwickelten Modellen basierten. Diese Entwicklungen führten zu bahnbrechenden Technologien wie Smart Replies in Gmail und verbesserten Übersetzungssystemen.
Hintons Unabhängigkeit
Jedoch verließ Hinton Google, um frei über die potenziellen Gefahren der KI sprechen zu können.
Von der New York Times wurde er als ‚Godfather of AI‘ bezeichnet.
Hinton ist bekannt für seine Warnungen vor der unregulierten Entwicklung von KI.
Die Technik selbst ist neutral.
Geoffrey Hinton
Es ist die Nutzung durch Menschen,
die über das Ergebnis entscheidet.
In der Zukunft werden wir Menschen nur mit einer Intelligenz vergleichbar mit der eines zweijährigen Kindes ausgestattet sein während die KI die Intelligenz eines Erwachsenen besitzen wird. Dann werden die Zweijährigen die Erwachsenen steuern wollen, warnt Hinton.
Auswirkungen der Forschungen auf die Physik und darüber hinaus
Die Arbeiten von Hinton und Hopfield sind nicht nur Meilensteine in der künstlichen Intelligenz. Ihre Weiterentwicklungen führten zu vielfältigen KI-Anwendungen wie bei OpenAI zu Entwicklungen wie ChatGPT. Sie haben weitreichende Auswirkungen auf die Physik und andere Bereiche der Wissenschaften, Wirtschaft und Gesellschaft.
„Die Arbeit der Preisträger ist bereits von größtem Nutzen. In der Physik verwenden wir künstliche neuronale Netze in einer Vielzahl von Bereichen, beispielsweise bei der Entwicklung neuer Materialien mit spezifischen Eigenschaften“, sagte Ellen Moons, Vorsitzende des Nobelpreis-Komitees für Physik.
Dabei sehen wir, dass auch die Welt der Physik schon längst nicht mehr nur das ist, was sie früher einmal war. Nachdem die Quantenphysik die Newtonsche Physik bereicherte, kommen nun Neuronale Netze hinzu. Neuronale Netze helfen heute, komplexe Muster zu erkennen und zu analysieren. Dieses ist sowohl für die Erforschung von Quantenphänomenen als auch von Materialeigenschaften von entscheidender Bedeutung.
Die einzelnen Ideen der Nobelpreis-Träger der Physik 2024 Hinton und Hopfield wurden zu den Bausteinen, die heute das Fundament moderner KI bilden. Sie prägen die Welt von heute. Die KI verändert die Wirtschaft fundamental. Auch unsere Gesellschaft wird von diesen Entwicklungen nachhaltig beeinflusst.
In der KI geht es darum,
Geoffrey Hinton
Maschinen zu schaffen,
die ihre Umgebung verstehen
und sich an sie anpassen können.
Nun ist es an der Zeit, die Maschinen zu verstehen.
Denn die Welt der KI wächst weiter, gebaut auf den Grundsteinen, die Hinton und Hopfield gelegt haben.
Liegt es nicht an uns allen, die Bausteine zu formen, die unsere Zukunft gestalten werden?
Sie sollten niemals eine Idee aufgeben, von der Sie glauben,
Geoffrey Hinton
dass sie offensichtlich richtig ist.