Premiul Nobel pentru fizică 2024, acordat pentru rețelele neuronale artificiale – care e legătura acestora cu fizica?

Doi specialiști în inteligența artificială, John J. Hopfield și Geoffrey E. Hinton, au primit împreună Premiul Nobel pentru Fizică pe 2024, „pentru descoperiri și invenții fundamentale care permit învățarea automată cu rețele neuronale artificiale”. Există o legătură reală între cercetările din domeniul inteligenței artificiale și cele din domeniul fizicii?

Da, există o legătură reală și profundă între rețelele neuronale artificiale (ANN) și fizica, în special în modul în care ambele domenii abordează problemele și sistemele model. Această conexiune a devenit mai puternică pe măsură ce cercetătorii explorează modul în care, pe de o parte, rețelele neuronale pot fi aplicate pentru a rezolva probleme fizice și, pe de altă parte, modul în care fizica poate inspira îmbunătățiri în rețelele neuronale. Iată câteva moduri în care aceste conexiuni se manifestă:

Bazele matematice: Atât rețelele neuronale artificiale, cât și multe sisteme fizice sunt guvernate de modele matematice, adesea bazate pe ecuații diferențiale. De exemplu, rețelele neuronale, în special modelele de învățare profundă, pot fi considerate ca aproximând funcții complexe, iar antrenarea unor astfel de modele este un proces asemănător cu rezolvarea problemelor de optimizare. Aceste probleme de optimizare sunt strâns legate de principiile de minimizare a energiei găsite în fizică (cum ar fi găsirea celei mai scăzute configurații de energie a unui sistem fizic). Iar algoritmul de retropropagare utilizat în antrenamentul rețelelor neuronale are analogii cu tehnicile de coborâre a gradientului adesea folosite în fizică pentru a găsi minime în peisajele energetice.

Mecanica statistică și rețele neuronale: Mecanica statistică este o ramură a fizicii care studiază sisteme mari prin modelarea statistică a comportamentului componentelor individuale. Există paralele puternice între acest lucru și modul în care funcționează rețelele neuronale, în special rețelele mari și complexe. Comportamentul neuronilor într-o ANN poate fi gândit în termeni de comportament colectiv, la fel ca particulele dintr-un sistem fizic. În plus, unele idei cheie din fizica statistică, cum ar fi tranzițiile de fază și limitele termodinamice, au fost folosite pentru a descrie procesele de învățare în rețelele neuronale, în special în timpul tranziției de la subadaptare la supraadaptare pe măsură ce complexitatea modelului crește.

Sisteme fizice ca rețele neuronale: Sistemele fizice în sine pot fi modelate ca rețele neuronale. De exemplu, sistemele cuantice cu mai multe corpuri, dinamica fluidelor sau chiar modelele climatice complexe pot fi aproximate folosind rețele neuronale. Tehnicile de învățare profundă au fost aplicate pentru a prezice și simula comportamentul sistemelor fizice care altfel sunt costisitoare din punct de vedere computațional de rezolvat folosind metode tradiționale. De asemenea, rețelele neuronale inspirate de fizică, cum ar fi rețelele neuronale hamiltoniene și rețelele neuronale lagrangiene, sunt concepute pentru a respecta în mod explicit legile fizice, cum ar fi conservarea energiei sau impulsul, asigurând astfel că rețeaua se comportă într-un mod fizic consistent în rezolvarea problemelor.

Grup de renormalizare și învățare profundă: Grupul de renormalizare, un instrument folosit în fizica teoretică pentru a studia sisteme cu multe scări de lungime sau energie, s-a dovedit a avea asemănări conceptuale cu arhitecturile de învățare profundă. Ambele implică descompunerea structurilor complexe în componente mai simple la diferite scale. Cercetătorii au explorat modul în care natura ierarhică a rețelelor neuronale profunde oglindește procesul de granulație grosieră în teoria renormalizării.

Mecanica cuantică și rețelele neuronale: Principiile mecanicii cuantice, în special în ceea ce privește comportamentul probabilist și inseparabilitatea, au inspirat noi forme de rețele neuronale. De exemplu, rețelele neuronale cuantice sunt dezvoltate ca parte a cercetării în calculul cuantic, unde natura probabilistică și paralelă a mecanicii cuantice ar putea fi folosită pentru a crea modele mai puternice decât rețelele clasice. În plus, rețelele neuronale clasice sunt folosite pentru modelarea sistemelor cuantice. De exemplu, rețelele neuronale variaționale pot aproxima stările cuantice și sunt utilizate în probleme cuantice cu mai multe corpuri și în chimia cuantică.

Aplicarea ANN pentru rezolvarea problemelor fizice: Rețelele neuronale sunt din ce în ce mai folosite ca instrumente pentru a rezolva probleme fizice complexe. De exemplu, ele sunt aplicate în domenii precum rezolvarea ecuației Schrödinger în mecanica cuantică, simularea dinamicii fluidelor în fizica computațională, și analiza tranzițiilor de fază în fizica materiei condensate. Rețelele neuronale informate de fizică au apărut ca o abordare puternică în care rețelele neuronale sunt antrenate nu numai să se potrivească cu datele, ci și să se supună legilor fizice reprezentate de ecuații diferențiale parțiale. Această combinație de modelare bazată pe date și modelare bazată pe fizică este deosebit de puternică în domenii precum aerodinamica, modelarea climatică și știința materialelor.

Modele bazate pe energie în IA: Anumite tipuri de modele de inteligență artificială, cum ar fi mașinile Boltzmann și rețelele Hopfield, sunt direct inspirate de concepte din fizica statistică, în special ideea de minimizare a energiei. Aceste modele se bazează pe funcții energetice pentru a descrie starea rețelei și pentru a lua decizii bazate pe minimizarea acestei energii, la fel ca modul în care sistemele fizice se deplasează către configurații de energie mai scăzută.

Argumentele Comitetului Nobel este că ei au folosit fizica pentru a antrena rețelele neuronale artificiale. și că: „Munca laureaților a adus deja foarte mari beneficii. În fizică folosim rețele neuronale artificiale într-o gamă largă de domenii, cum ar fi dezvoltarea de noi materiale cu proprietăți specifice”, a declarat Ellen Moons, președintele Comitetului Nobel pentru Fizică.

În concluzie, legătura dintre rețelele neuronale artificiale și fizică este atât profundă, cât și muiltidimensională. Fizica a inspirat multe cadre teoretice utilizate în proiectarea rețelelor neuronale, în timp ce rețelele neuronale au devenit instrumente valoroase pentru rezolvarea problemelor complexe din fizică. Aceste legături creează un spațiu interdisciplinar fertil în care progresele într-un domeniu conduc adesea la descoperiri în celălalt.