Premiul Nobel pentru Fizică, 2024: John J. Hopfield și Geoffrey E. Hinton, pentru rețelele neuronale artificiale

Academia Regală Suedeză de Științe a decis să acorde Premiul Nobel pentru Fizică 2024 lui John J. Hopfield, Universitatea Princeton, NJ, SUA, și Geoffrey E. Hinton, Universitatea din Toronto, Canada, „pentru descoperiri și invenții fundamentale care permit mașinilor învățarea cu rețele neuronale artificiale”.

John Joseph Hopfield (născut pe 15 iulie 1933) este cel mai cunoscut pentru studiul său despre rețeaua neuronală asociativă în 1982. Modelul este acum mai cunoscut sub numele de rețeaua Hopfield, deși modelul a fost conceptualizat înainte de munca sa.

Geoffrey Everest Hinton (născut la 6 decembrie 1947) este un fizician anglo-canadian, informaticin și psiholog cognitiv, cel mai remarcat pentru munca sa asupra rețelelor neuronale artificiale, care i-a adus titlul de „Nașul AI”. Din 2013 până în 2023, și-a împărțit timpul lucrând pentru Google (Google Brain) și Universitatea din Toronto, înainte de a-și anunța public plecarea de la Google în mai 2023, invocând îngrijorări cu privire la riscurile tehnologiei inteligentei artificiale.

În învățare automată, o rețea neuronală (de asemenea rețea neuronală artificială sau rețea neuronală (ANN) este un model inspirat de structura și funcția rețelelor neuronale biologice din creierul animalelor. Rețelele neuronale artificiale sunt modele create folosind învățarea automată pentru a îndeplini o serie de sarcini. Creația lor a fost inspirată de circuitele neuronale.În timp ce unele dintre implementările computaționale ale ANN se referă la descoperiri anterioare în matematică, prima implementare a ANN-urilor a fost de către psihologul Frank Rosenblatt, care a dezvoltat perceptronul. Progresele în hardware și dezvoltarea algoritmului de backpropagation, precum și rețelele neuronale recurente și rețelele neuronale convoluționale, au reînnoit interesul pentru ANN. În anii 2010, s-a dezvoltat o rețea neuronală profundă (o rețea neuronală cu multe straturi) numită AlexNet. A depășit cu mult alte modele de recunoaștere a imaginilor și se crede că a lansat primăvara AI în curs și a crescut și mai mult interesul pentru ANN. Arhitectura transformatorului a fost descrisă pentru prima dată în 2017 ca o metodă de a preda dependențele gramaticale ale ANN-urilor în limbaj, și este arhitectura predominantă folosită de modele de limbaj mari, cum ar fi GPT-4.Modelele de difuzie au fost descrise pentru prima dată în 2015 și au început să fie utilizate de modele de generare de imagini, cum ar fi DALL-E, în anii 2020.

Introducere în inteligența artificială

Pășește în era digitală pregătit să înțelegi și să aplici conceptele care schimbă lumea!

Nu a fost votat 14.25 lei – 28.17 leiInterval de prețuri: 14.25 lei până la 28.17 lei Selectează opțiunile Acest produs are mai multe variații. Opțiunile pot fi alese în pagina produsului.

Inteligența artificială în serviciile de informații, apărare și securitatea națională

Perfectă pentru oricine investit în viitorul AI în securitate. Rămâi în față în înțelegerea puterii transformatoare a AI.

Nu a fost votat 9.48 lei – 15.77 leiInterval de prețuri: 9.48 lei până la 15.77 lei Selectează opțiunile Acest produs are mai multe variații. Opțiunile pot fi alese în pagina produsului.

Inteligența, de la originile naturale la frontierele artificiale – Inteligența Umană vs. Inteligența Artificială

Inteligența: redefinirea frontierelor. Explorarea Inteligenței Umane și Artificiale. Descoperă, învață și imaginează-ți viitorul.

Nu a fost votat 23.78 lei – 52.66 leiInterval de prețuri: 23.78 lei până la 52.66 lei Selectează opțiunile Acest produs are mai multe variații. Opțiunile pot fi alese în pagina produsului.