Giáo sư John J. Hopfield, 91 tuổi, đến từ Đại học Princeton, Mỹ, và giáo sư Geoffrey E. Hinton, 77 tuổi, đến từ Đại học Toronto, Canada, được vinh danh vì đã phát triển các công cụ từ vật lý thống kê để xây dựng mạng thần kinh nhân tạo – công nghệ đang đặt nền móng cho sự phát triển mạnh mẽ của AI ngày nay. Những đóng góp của họ từ những năm 1980 đã trở thành nền tảng cho các hệ thống học máy hiện đại, giúp máy tính học từ dữ liệu và giải quyết các bài toán phức tạp một cách hiệu quả.
John J. Hopfield đã phát minh ra mạng Hopfield, một loại mạng thần kinh sử dụng phương pháp lưu trữ và tái tạo các mẫu hình ảnh. Mạng này dựa trên nguyên tắc vật lý về hệ thống spin – đặc tính khiến mỗi nguyên tử trở thành một nam châm nhỏ. Khi một hình ảnh méo mó hoặc không hoàn chỉnh được đưa vào mạng, các nút của mạng sẽ tự động điều chỉnh để tái tạo hình ảnh đã lưu trữ với độ chính xác cao.
 |
| Giải Nobel Vật lý 2024 được trao cho hai nhà khoa học John J. Hopfield và Geoffrey E. Hinton vì những đóng góp nền tảng trong việc phát triển học máy và mạng thần kinh nhân tạo. |
Geoffrey Hinton, dựa trên nền tảng của mạng Hopfield, đã phát triển Máy Boltzmann – một loại mạng có khả năng học các yếu tố đặc trưng từ dữ liệu, đặc biệt hữu ích trong nhận diện hình ảnh và tạo mẫu mới. Phương pháp này đã trở thành công cụ quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, dịch ngôn ngữ và nhiều công nghệ khác mà chúng ta sử dụng hàng ngày.
Theo giáo sư Geoffrey Hinton – người được mệnh danh là "cha đỡ đầu" của trí tuệ nhân tạo – AI sẽ có tác động to lớn đến xã hội trong tương lai. Ông so sánh sự bùng nổ của AI với cuộc cách mạng công nghiệp, nhấn mạnh rằng thay vì vượt trội về sức mạnh thể chất, AI sẽ vượt qua con người về trí tuệ. Điều này mở ra nhiều cơ hội và thách thức, khi chúng ta chưa hoàn toàn hiểu được những gì sẽ xảy ra khi có những hệ thống thông minh hơn con người.
Theo bà Ellen Moons, chủ tịch Ủy ban Nobel Vật lý, công trình của hai nhà khoa học đã mang lại lợi ích to lớn trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt trong vật lý. Mạng thần kinh nhân tạo được sử dụng để phát triển các vật liệu mới, phân tích dữ liệu vật lý hạt và nghiên cứu các hiện tượng thiên văn. Ngoài ra, những phát hiện này cũng đã trở thành nền tảng cho các công nghệ tiên tiến như học sâu, giúp cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán y tế và ra quyết định trong các hệ thống phức tạp.
Mặc dù AI và học máy mang lại rất nhiều lợi ích, tốc độ phát triển nhanh chóng của công nghệ này cũng dấy lên nhiều lo ngại về tương lai của loài người. Việc sử dụng AI một cách có đạo đức và an toàn là trách nhiệm chung của toàn xã hội. Giải Nobel Vật lý 2024 đã không chỉ tôn vinh những thành tựu khoa học mà còn đặt ra những câu hỏi quan trọng về tương lai của AI và vai trò của con người trong việc điều hướng sự phát triển của công nghệ này.
Giáo sư John J. Hopfield và Geoffrey E. Hinton đã mở ra một chương mới trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, với những ứng dụng lan rộng khắp mọi lĩnh vực từ y học, vật lý đến công nghệ thông tin. Với những khám phá của họ, nhân loại đang tiến đến một kỷ nguyên mới, nơi AI không chỉ hỗ trợ mà còn thay đổi cách chúng ta sống và làm việc.
