Copenhague, 8 oct (EFE).- Les nouveaux lauréats du prix Nobel de physique, l'Américain John J. Hopfield et le Britannique-canadien Geoffrey E. Hinton, pionniers de l'intelligence artificielle, ont utilisé des outils de la physique pour développer des méthodes qui sont la base de l'apprentissage automatique puissant d'aujourd'hui.
Alors que Hopfield a créé une mémoire associative capable de stocker et de reconstruire des images et d'autres types de modèles dans des données, Hinton a inventé une méthode capable de trouver de manière autonome des propriétés dans les données et d'effectuer ainsi des tâches telles qu'identifier des éléments spécifiques dans des images.
Hopfield, né en 1933 à Chicago, a obtenu un doctorat en physique théorique de la matière condensée en 1958 de l'Université de Cornell (États-Unis).
Il a ensuite rejoint le personnel technique des Laboratoires Bell, où il est resté affilié pendant près de trente ans tout en étant membre du corps professoral de l'Université de Berkeley (1961-1964) ; de l'Université de Princeton (1964-1980 et 1996-2008) ; et de l'Institut de Technologie de Californie (Caltech) entre 1980 et 1996.
À son retour aux États-Unis après sa bourse Guggenheim (1968-1969) au Laboratoire Cavendish de l'Université de Cambridge, Hopfield a entièrement déplacé son domaine de recherche vers l'intersection entre la physique et la biologie.
À ce moment-là, il s'était déjà intéressé à la neurobiologie et à la façon dont un système de neurones interactifs doit être décrit avec des concepts et des structures mathématiques.
Il est professeur émérite de biologie moléculaire à l'Université de Princeton.
Hinton, né en 1947 à Londres, a obtenu un diplôme en psychologie expérimentale à l'Université de Cambridge et a obtenu un doctorat en intelligence artificielle à l'Université d'Édimbourg en 1978.
Après cinq ans en tant que professeur au Département d'informatique de l'Université Carnegie-Mellon (États-Unis), il est devenu membre de l'Institute for Advanced Research du Canada et a déménagé au Département d'informatique de l'Université de Toronto.
Entre 1998 et 2001, il était à l'University College de Londres, où il a créé l'Unité de neurosciences computationnelles Gatsby, puis est retourné à l'Université de Toronto, où il est maintenant professeur émérite.
Il a également été vice-président de l'ingénierie chez Google et conseiller scientifique principal de l'Institut Vector.
Hinton a été l'un des chercheurs qui a introduit l'algorithme de rétropropagation et le premier à l'utiliser pour l'apprentissage d'incorporation de mots.
Son groupe de recherche à Toronto a réalisé d'importants progrès dans l'apprentissage profond qui ont révolutionné la reconnaissance vocale et la classification d'objets. EFE
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