Хопфилд Джон
Американский ученый Джон Хопфилд (John Hopfield) родился 15 июля 1933 года в Чикаго (штат Иллинойс, США) в семье физиков. Его отец был стипендиатом американского фонда Гуггенхайма.
В 1954 году Джон Хопфилд получил степень бакалавра в колледже Суортмор (Swarthmore College Пенсильвания, США), в 1958 году – степень доктора философии по физике в Корнеллском университете (Cornell University, Итака, штат Нью-Йорк, США). В университете Хопфилд изучал теоретическую физику конденсированного состояния.
В 1958-1960 годы был членом технического персонала в Лаборатории Белла (Bell Laboratories, Нью-Джерси, США)
В 1961-1964 годы – ассистент/доцент кафедры физики в Калифорнийском университете (Беркли, США).
В 1964-1980 годы – профессор физики в Принстонском университете (Нью-Джерси, США).
В 1968-1969 годах Хопфилд был ведущим физиком-теоретиком, являясь авторитетом в области взаимодействия света с твердыми телами.
В 1969 году стал приглашенным научным сотрудником в Кавендишской лаборатории, (Cavendish Laboratory, Кембридж, Великобритания).
В 1973-1989 годы вновь стал членом технического персонала в Bell Laboratories.
В 1976 году стал приглашенным профессором в Институте Бора (Копенгаген, Дания).
После возвращении в США Хопфилд полностью изменил область своих исследований, выбрав сферу науки на стыке физики и биологии.
В период 1980-1996 годов – профессор химии и биологии, в 1993-1995 годы – заведующий кафедрой, в 1986-1991 годы – председатель программы вычислений и нейронных систем в Калифорнийском технологическом институте (Caltech, Калифорния, США).
В тот период внимание ученого было привлечено к нейробиологии, а именно на понимание того, как функционирует система взаимодействующих нейронов, что должно быть описано с помощью математических концепций и структуры.
В 1997-2008 годы – профессор молекулярной биология в Принстонском университете.
В 2010-2013 годы был приглашенным научным сотрудником в Институте перспективных исследований (Institute for Advanced Study, Принстон, Нью-Джерси, США).
В настоящее время является почетным профессором кафедры естественных наук имени Говарда А. Прайора, почетным профессором кафедры молекулярной биологии Принстонского университета (Нью-Джерси, США).
Был вице-президентом (2005), а затем президентом Американского физического общества (2006).
Является членом Американского философского общества, Национальной академии наук, Американской академии искусств и наук.
Первая научная статья Хопфилда в области нейробиологии – "Нейронные сети и физические системы с возникающими коллективными вычислительными способностями" (1982) – является наиболее часто цитируемой из его более чем 200 научных работ.
Ученый года в Калифорнии (Калифорнийский музей науки и промышленности, 1991).
Стипендиат Альфреда П. Слоуна (1962-1964), стипендиат фонда Гуггенхайма (1969).
Удостоен многих международных премий, в их числе – премия Бакли (Американское физическое общество, 1969), Джона и Кэтрин Т. Макартуров (1983-1988), премия по биофизике (Американское физическое общество, 1985), Майкельсона-Морли (Университет Кейс-Вестерн, 1988), Райта (Колледж Харви Мадда, 1989), премия пионера нейронных сетей, IEEE, 1997), Гельмгольца (Международное общество нейронных сетей, 1999), медаль и премия Дирака (Международный центр теоретической физики, Триест, 2001), Пендера (Инженерная школа Мура, Университет Пенсильвании, 2002), Альберта Эйнштейна (Всемирный культурный совет, 2005), IEEE Розенблатта (2009), Шварца (Общество нейронауки, 2012).
Медаль Бенджамина Франклина по физике (Институт Франклина, 2019).
8 октября 2024 года Джон Хопфилд совместно с Джеффри Хинтоном был удостоен Нобелевской премии по физике совместно с британо-канадским ученым Джеффри Хинтоном "за основополагающие открытия и изобретения, которые позволяют осуществлять машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей".
Хинтон Джеффри
Британо-канадский ученый Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton) родился 6 декабря 1947 года в Лондоне (Великобритания). Его отец, Говард Эверест Хинтон, был выдающимся энтомологом.
В 1970 году Хинтон окончил Кембриджский университет (Великобритания), получив степень бакалавра в области экспериментальной психологии, в 1978 году – Эдинбургский университет (Великобритания), где получил степень доктора философии в области искусственного интеллекта.
Будучи постдокторантом, Хинтон занялся нетрадиционными компьютерными сетями, смоделированными по образцу нейронных узлов и структуры человеческого мозга. Он исследовал системы, известные как нейронные сети, и завершил постдокторское исследование в Калифорнийском университете в Сан-Диего (США) и Университете Сассекса (Великобритания).
В 1982 году Хинтон был принят преподавателем на факультет компьютерных наук Университета Карнеги – Меллона (США). Там он работал с психологом Дэвидом Румельхартом и ученым в области информатики Рональдом Уильямсом над разработкой алгоритма обратной работы от выходных данных к входным при измерении погрешности. Этот процесс, названный "обратным распространением", был изложен исследователями в 1986 году в научной статье, которая заложила основу для разработки нейронных сетей.
В 1987 году Хинтон покинул Соединенные Штаты, так как выступал против использования в боевых действиях искусственного интеллекта, в то время как большинство исследований в этой области финансировалось именно министерством обороны США. Ученый переехал в Канаду и продолжал свои исследования в качестве члена Канадского института перспективных исследований и профессора на кафедре компьютерных наук в Университете Торонто.
В 1998 году Хинтон переехал в Великобританию, чтобы основать и возглавить Отдел вычислительной нейробиологии Гэтсби Университетского колледжа Лондона. Работая там исследователем, он изучал нейронные сети и их применение.
В 2001 году ученый вернулся в Университет Торонто и продолжил совершенствовать модели нейронных сетей.
В 2000-х годах его исследовательская группа разработала и начала применять на практике технологии глубокого машинного обучения, которые произвели революцию в распознавании речи и классификации объектов.
С 2004 по 2013 год был директором программы "Нейронные вычисления и адаптивное восприятие", которая финансировалась Канадским институтом перспективных исследований.
В 2012 году Хинтон и двое его аспирантов, Алекс Крижевский и уроженец Нижнего Новгорода Илья Суцкевер, разработали восьмиуровневую программу нейронной сети, которую они назвали AlexNet, для классификации изображений. В 2012 году сеть AlexNet выиграла конкурс по распознаванию изображений ImageNet LSVRC-2012.
В 2012 году при факультете компьютерных наук Университета Торонто Хинтон и двое его аспирантов основали компанию DNNresearch, которая занималась исследованиями в области распознавания объектов и голоса. В 2013 году Google приобрела компанию за 44 миллиона долларов.
В 2013 году Хинтон присоединился к Google Brain – исследовательской группе компании по искусственному интеллекту в качестве научного сотрудника, а позже вице-президента.
В мае 2023 года ученый уволился из Google, заявив, что хотел бы иметь возможность свободно говорить о рисках коммерческого использования искусственного интеллекта. В частности, он выразил обеспокоенность по поводу способности искусственного интеллекта создавать фейковый контент и его потенциального влияния на рынок труда. Хинтон добавил, что не жалеет о деле своей жизни, но опасается, что в долгосрочной перспективе искусственный интеллект станет неуправляемым.
В настоящее время Джеффри Хинтон является почетным профессором Университета Торонто.
Хинтон получил широкое признание за свою роль в развитии искусственного интеллекта. Среди его многочисленных наград – первая в истории премия Дэвида Румельхарта от Cognitive Science Society (2001) и Канадская золотая медаль Герхарда Херцберга (2010), высшая награда страны в области науки и техники. В 2018 году Хинтон стал лауреатом премии Тьюринга, вручаемой Ассоциацией вычислительной техники. Премию Тьюринга часто называют эквивалентом Нобелевской премии в области информатики. В 2022 году получил Королевскую медаль Лондонского королевского общества по развитию знаний о природе.
8 октября 2024 года Джеффри Хинтону и американцу Джону Хопфилду была присуждена Нобелевская премия по физике за работы в области искусственных нейросетей и применения их для машинного обучения.
Материал подготовлен на основе информации РИА Новости и открытых источников.