Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển xướng tên John J. Hopfield, 91 tuổi, là giáo sư tại Đại học Princeton, New Jersey, Mỹ và Geoffrey E. Hinton, 77 tuổi, người Anh, là giáo sư tại Đại học Toronto, Canada. Hai học giả đã sử dụng các công cụ vật lý để phát triển những phương pháp đặt nền tảng cho học máy ngày nay.
Nhắc đến trí tuệ nhân tạo, người ta thường nói đến công nghệ học máy sử dụng mạng thần kinh nhân tạo. Công nghệ này ban đầu được truyền cảm hứng từ cấu trúc não. Trong mạng thần kinh nhân tạo, các tế bào thần kinh của não được thể hiện bằng các nút có giá trị khác nhau. Những nút này tác động lẫn nhau thông qua những liên kết có thể ví như các khớp thần kinh và có thể được điều chỉnh mạnh lên hoặc yếu đi. Mạng thần kinh được đào tạo, ví dụ, bằng cách phát triển liên kết mạnh hơn giữa các nút có giá trị cao đồng thời. Hai nhà khoa học đoạt giải năm nay đã thực hiện công việc quan trọng với mạng thần kinh nhân tạo từ những năm 1980.
John Hopfield phát minh một mạng lưới sử dụng phương pháp lưu trữ và tái tạo các dạng mẫu. Có thể hình dung các nút giống như pixel. Mạng Hopfield sử dụng vật lý mô tả các đặc điểm của vật liệu theo spin nguyên tử - đặc tính khiến mỗi nguyên tử trở thành một nam châm tí hon. Toàn bộ mạng được mô tả theo cách tương ứng với năng lượng trong hệ thống spin ở vật lý, được huấn luyện bằng cách tìm giá trị để liên kết giữa các nút, nhờ đó ảnh đã lưu có năng lượng thấp. Khi đưa một hình ảnh méo mó hoặc không hoàn chỉnh vào mạng Hopfield, nó hoạt động qua các nút một cách có hệ thống và cập nhật giá trị của chúng để năng lượng của mạng giảm. Nhờ đó, mạng thực hiện từng bước để tìm ảnh đã lưu trữ giống nhất với bức ảnh kém hoàn hảo vừa đưa vào.
Geoffrey Hinton sử dụng mạng Hopfield làm nền móng cho một mạng mới sử dụng phương pháp khác: Máy Boltzmann. Nó có thể học để nhận diện những yếu tố đặc trưng trong một loại dữ liệu nhất định. Hinton sử dụng các công cụ từ vật lý thống kê - môn khoa học về các hệ thống được xây dựng từ nhiều bộ phận tương tự. Nhà khoa học đào tạo máy bằng cách đưa vào những ví dụ rất có thể phát sinh khi cỗ máy vận hành. Máy Boltzmann có thể dùng để phân loại hình ảnh hoặc tạo ra những ví dụ mới cùng loại với mẫu mà nó được huấn luyện. Hinton đã xây dựng công trình này, giúp học máy phát triển bùng nổ như ngày nay.
Hinton, người được mệnh danh là cha đỡ đầu của trí tuệ nhân tạo (AI) cho biết, vô cùng kinh ngạc khi nhận được giải thưởng. Khi hỏi về tiềm năng của công nghệ mà Hinton góp phần phát triển, ông nói "AI sẽ có ảnh hưởng to lớn" đến xã hội.
"Nó có thể so sánh với cuộc cách mạng công nghiệp. Nhưng thay vì vượt trội hơn con người về sức mạnh thể chất, nó sẽ vượt con người về khả năng trí tuệ. Chúng ta không có kinh nghiệm về chuyện sẽ xảy ra khi có những thứ thông minh hơn con người", ông nói trong cuộc phỏng vấn qua điện thoại sau thông báo về giải Nobel.
Ellen Moons, chủ tịch Hội đồng Nobel Vật lý đánh giá "Công trình của những người đoạt giải đã mang lại lợi ích lớn lao. Trong vật lý, chúng tôi sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong nhiều lĩnh vực, ví dụ như phát triển vật liệu mới với các đặc tính nhất định".
Năm ngoái, giải Nobel Vật lý được trao cho ba nhà khoa học Pierre Agostini, Ferenc Krausz và Anne L'Huillier với nghiên cứu liên quan đến hạt electron bên trong nguyên tử và phân tử.
Nobel là giải thưởng quốc tế do Quỹ Nobel tại Stockholm lập ra từ năm 1901 dựa trên tài sản của Alfred Nobel, nhà phát minh kiêm doanh nhân Thụy Điển.
Giải được trao thường niên cho những cá nhân và tổ chức có cống hiến nổi bật trong các lĩnh vực Y sinh, Hóa học, Vật lý, Văn học, Hòa bình. Năm 1968, Ngân hàng Trung ương Thụy Điển lập ra Giải thưởng của Ngân hàng Thụy Điển cho Khoa học kinh tế để tưởng nhớ Nobel, còn gọi là giải Nobel Kinh tế.
Mỗi giải thưởng gồm huy chương, bằng chứng nhận cá nhân và một khoản tiền thưởng không cố định. Từ năm 1901 - 2023, giải thưởng đã được trao 622 lần cho 1.002 cá nhân và tổ chức trên thế giới.
Thu Thảo (Theo Nobel Prize)