Исследования Хопфилда и Хинтона, начатые еще в 1980-х годах, легли в основу нейронных сетей, которые сегодня используются в разнообразных приложениях, от распознавания изображений до разработки новых материалов. Джон Хопфилд создал так называемую «ассоциативную память» — сеть, способную сохранять и восстанавливать изображения и другие паттерны в данных. Этот метод основан на физической модели атомных спинов, и его принципы используются для поиска и восстановления целостных изображений на основе неполных данных.

Джеффри Хинтон, в свою очередь, усовершенствовал сеть Хопфилда и разработал метод, известный как «машина Больцмана». Эта сеть способна распознавать характерные элементы в данных, например, выделять объекты на изображениях, и создавать новые примеры на основе обученных паттернов. Хинтон применил статистическую физику для разработки этого метода, что позволило системе обучаться на основе вероятных данных и открывать закономерности.

Как отметила глава Нобелевского комитета по физике Эллен Мунс, работы лауреатов уже принесли значительную пользу. «Нейронные сети используются в физике для решения множества задач, например, для создания новых материалов с особыми свойствами», — добавила она.

Важность этих открытий не только в разработке технологий для науки, но и в их влиянии на практическое использование нейронных сетей в различных областях. Сегодня нейронные сети применяются для диагностики заболеваний, анализа данных и автоматизации промышленных процессов. Признание заслуг Хопфилда и Хинтона на Нобелевском уровне подчеркивает их вклад в развитие искусственного интеллекта, который уже меняет мир.

Церемония вручения Нобелевской премии состоится в декабре 2024 года, а размер денежного вознаграждения составит 11 миллионов шведских крон, что эквивалентно $1,06 млн.