Tin tứcTheo Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển tại Stockholm, học máy từ lâu đã đóng vai trò quan trọng đối với nghiên cứu, bao gồm việc phân loại và phân tích khối lượng lớn dữ liệu.
Nhà khoa học Joseph Hopfield tại Đại học Princeton, New Jersey, Mỹ và nhà khoa học máy tính Everest Hinton tại Đại học Toronto đã sử dụng các công cụ vật lý để tìm ra các mô hình trong thông tin, xây dựng các phương pháp giúp đặt nền tảng cho học máy mạnh mẽ ngày nay.
Học máy dựa trên mạng lưới thần kinh nhân tạo đang cách mạng hóa khoa học, kỹ thuật và cuộc sống hằng ngày.
Ông Geoffrey Everest Hinton (77 tuổi) nổi tiếng nhờ công trình nghiên cứu về mạng lưới thần kinh nhân tạo và nhờ vậy ông được mệnh danh là "Bố già AI."
Nhà khoa học Joseph Hopfield (91 tuổi) được biết đến rộng rãi với nghiên cứu về mạng thần kinh nhân tạo liên kết vào năm 1982, sau này được gọi là mạng Hopfield.
Đây là giải thưởng thứ hai được công bố trong mùa giải Nobel năm 2024.
Các giải thưởng tiếp theo sẽ được công bố gồm giải Nobel Hóa học (ngày 9/10) và giải Nobel Văn học (ngày 10/10).
Bà Ellen Moons, chủ tịch Ủy ban Nobel Vật lý, chia sẻ tại buổi họp báo: "Học tập là khả năng kỳ diệu của não bộ con người. Chúng ta có thể nhận diện hình ảnh và âm thanh, đồng thời liên kết chúng với những ký ức và trải nghiệm trong quá khứ.
Hàng tỉ tế bào thần kinh được kết nối với nhau đã mang lại cho chúng ta những khả năng nhận thức độc đáo. Mạng nơ ron nhân tạo được lấy cảm hứng từ mạng lưới nơ ron này trong não bộ của chúng ta".
Giáo sư Hopfield và giáo sư Hinton đã sử dụng các khái niệm cơ bản từ vật lý thống kê để thiết kế mạng nơ ron nhân tạo hoạt động như những bộ nhớ liên kết và tìm kiếm mẫu trong các tập dữ liệu lớn.
Mạng nơ ron nhân tạo chính là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), giúp máy tính có khả năng học tập từ dữ liệu, tìm kiếm mẫu, nhận diện hình ảnh, giọng nói, và hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực.
