فاز أستاذ أمريكي في جامعة برينستون وأستاذ بريطاني من أصل كندي في جامعة تورنتو بجائزة نوبل في الفيزياء يوم الثلاثاء عن بحث “شكل اللبنات الأساسية” لجزء رئيسي من الذكاء الاصطناعي.
وقد حصل جون جيه. هوبفيلد، 91 عاماً، على هذا التكريم إلى جانب جيفري هينتون، 76 عاماً، الذي ترك وظيفته في جوجل العام الماضي حتى يتمكن من التحدث بحرية عن مخاوفه بشأن التكنولوجيا.
منذ الثمانينيات، استخدم الثنائي أدوات من الفيزياء لتطوير أسس ما يُعرف باسم “التعلم الآلي”، وهو أحد المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي المستخدمة على نطاق واسع اليوم.
وقالت إلين مونز، رئيسة لجنة نوبل للفيزياء، في مؤتمر صحفي، إن بحثهم “شكل اللبنات الأساسية للتعلم الآلي، الذي يمكن أن يساعد البشر في اتخاذ قرارات أسرع وأكثر موثوقية”. وقال مونز إن استخدام هذه التكنولوجيا “أصبح جزءًا من حياتنا اليومية، على سبيل المثال في التعرف على الوجه وترجمة اللغة”، محذرًا من أن “التطور السريع للذكاء الاصطناعي أثار أيضًا مخاوف بشأن مستقبلنا”.
يتضمن التعلم الآلي تغذية أجهزة الكمبيوتر بكمية كبيرة من البيانات حتى تتمكن من “تعلم” كيفية القيام بكل أنواع الأشياء – بدءًا من تشخيص الأمراض وحتى معرفة برامج البث المفضلة لدى الأشخاص.
وكان هوبفيلد شخصية مؤثرة رئيسية في هذا المجال منذ عام 1982، عندما اخترع “شبكة هوبفيلد” – وهي طريقة تستخدم على نطاق واسع منذ ذلك الحين. استخدم هينتون هذا الأساس للتوصل إلى “آلة بولتزمان”، والتي يمكن استخدامها لمهام مثل تصنيف الصور.
هذه قصة متطورة. يرجى التحقق مرة أخرى للحصول على التحديثات.
تم نشر هذه المقالة في الأصل على موقع NBCNews.com