Leurs découvertes dans le domaine des réseaux neuronaux artificiels ont permis l'avancement de systèmes capables d'imiter des processus cognitifs humains, tels que l'apprentissage et la mémoire, ce qui a été fondamental pour la création de modèles de langage modernes comme ChatGPT et d'autres systèmes d'intelligence artificielle.
Qui sont John Hopfield et Geoffrey Hinton, les parrains de l'IA
John J. Hopfield, né en 1933 à Chicago, aux États-Unis, est un physicien qui a consacré sa carrière à la recherche interdisciplinaire, avec un accent sur la biologie et la physique statistique. Il travaille à l'Université de Princeton et a été pionnier dans la création d'une mémoire associative artificielle, un système qui imite la façon dont le cerveau humain stocke et rappelle des informations. Son approche consistait à appliquer des principes de la physique statistique pour comprendre et simuler comment les neurones interagissent entre eux pour former des motifs complexes d'information.
Geoffrey E. Hinton, pour sa part, est né en 1947 à Londres, Royaume-Uni. Il est connu comme le "parrain de l'intelligence artificielle", un titre qui reflète sa position comme l'une des figures les plus influentes dans le domaine de l'apprentissage profond.
Hinton travaille à l'Université de Toronto et a développé la machine de Boltzmann, un modèle qui permet aux réseaux neuronaux d'identifier des motifs de manière autonome. Ce système a été le précurseur des modèles d'IA actuels, qui utilisent des millions de paramètres pour apprendre à partir de grands volumes de données, permettant aux machines d'effectuer des tâches telles que la reconnaissance faciale, la traduction automatique et la classification d'images.
Quel a été le travail sur l'IA de Hopfield et Hinton
Le travail de Hopfield et Hinton se concentre sur un aspect crucial pour l'évolution de l'IA : l'apprentissage automatique ou machine learning, une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'améliorer leurs performances sans être explicitement programmées pour cela. Cela se réalise par la création de réseaux neuronaux artificiels qui imitent le comportement du cerveau humain, en utilisant de grands volumes de données pour apprendre, identifier des motifs et prédire des résultats.
Hopfield a été le premier à créer un réseau neuronal capable de fonctionner comme une mémoire associative. Ce type de réseau est capable de stocker et de récupérer des informations, permettant aux machines de reconnaître des motifs dans les données. Son modèle, connu sous le nom de Réseau de Hopfield, a été l'une des premières tentatives réussies de reproduire de manière artificielle un processus cognitif humain. Ce système permet à la machine de "apprendre" une série de motifs et, ensuite, en recevant une donnée incomplète ou déformée, de reconstruire l'information originale.
D'autre part, Hinton a élargi ce concept en développant la machine de Boltzmann, un réseau neuronal qui peut être entraîné avec des données, trouvant des caractéristiques communes au sein de ces ensembles de données et apprenant à identifier des éléments spécifiques. Ce modèle a été fondamental pour le développement de systèmes d'intelligence artificielle qui, comme Google Bard et ChatGPT, sont capables d'analyser de grandes quantités d'informations et de générer des réponses cohérentes dans des conversations avec des utilisateurs humains.
Le travail de Hopfield et Hinton a été fondamental non seulement pour le domaine de l'intelligence artificielle, mais aussi pour d'autres secteurs scientifiques. Selon Ellen Moons, présidente du Comité Nobel de Physique, les réseaux neuronaux artificiels développés par les lauréats ont eu un impact significatif dans des domaines tels que la physique et le développement de nouveaux matériaux. Par exemple, en 2012, l'apprentissage automatique a été clé dans la découverte du Boson de Higgs, l'une des découvertes les plus importantes de la physique moderne.
De plus, les applications pratiques de leurs recherches s'étendent à l'utilisation quotidienne dans des technologies telles que la reconnaissance faciale et les assistants virtuels, qui dépendent des réseaux neuronaux pour fonctionner efficacement. Ces types d'avancées technologiques ont révolutionné la façon dont nous interagissons avec les machines et ont rendu possible que les ordinateurs deviennent de plus en plus intelligents.
Les deux scientifiques recevront le Prix Nobel de Physique 2024, accompagné de 11 millions de couronnes suédoises (plus d'un million de dollars). Cette reconnaissance célèbre leur héritage dans le domaine de l'intelligence artificielle et l'impact que leur travail continuera d'avoir sur l'avenir de la science et de la technologie. La cérémonie de remise des prix aura lieu le 10 décembre, anniversaire de la mort d'Alfred Nobel, créateur de la distinction.