İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi, 2024 Nobel Fizik Ödülü'nü, yapay sinir ağları aracılığıyla makine öğrenimine olanak tanıyan temel buluşları ve icatları nedeniyle John J. Hopfield ve Geoffrey E. Hinton'a verilmesine karar verdi.
“İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi, 2024 Nobel Fizik Ödülünü şu kişilere verme kararı aldı…”
İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi Genel Sekreteri Profesör Hans Ellegren, 2024 fizik ödülünü açıkladı.
2024 fizik ödülü sahipleri
Bu yılki Nobel Ödülü, günümüzün güçlü makine öğrenimi sistemlerinin temellerini oluşturmada fiziksel araçları kullanmaları dolayısıyla John Hopfield'a (Princeton Üniversitesi, NJ, ABD) ve Geoffrey Hinton'a (Toronto Üniversitesi, Kanada) verildi.
Hopfield, bilgileri depolayıp yeniden oluşturabilen bir yapı geliştirdi. Hinton ise, verilerdeki özellikleri bağımsız olarak keşfetmeyi sağlayan ve günümüzde kullanılan büyük sinir ağlarının temelini oluşturan bir yöntem buldu.
İlk tepkiler – Telefon görüşmesi, Ekim 2024 - Geoffrey Hinton
"Son derece şaşırdım." Geoffrey Hinton
2024 Fizik Ödülü'nün sahibi Geoffrey Hinton, Kaliforniya'daki bir otel odasında sabahın erken saatlerinde Stockholm'den bir telefon aldı. Ödülü öğrendikten hemen sonra yapılan röportajda Hinton, makine öğreniminin mevcut durumu, güvenlik araştırmalarının aciliyeti ve ödülün, insanların ifade ettiği endişeleri daha ciddiye alma konusunda bir farkındalık yaratabileceği umudunu dile getirdi.
İlk tepkiler – Telefon görüşmesi, Ekim 2024 - John Hopfield
"Bu gerçekten şaşırtıcıydı." John Hopfield
2024 Fizik Nobel Ödülü sahibi John Hopfield, ödülün duyurulmasından kısa bir süre sonra yaptığı röportajda, e-postalarını kontrol ederken ödülü nasıl öğrendiğini anlatıyor. "Dördüncü e-postayı okuyana kadar anlamadım!" diyor Hopfield ve zihnin işleyişi gibi büyük sorularla nasıl başa çıkılacağına dair düşüncelerini paylaşıyor ve devamında "Temelden başlayarak inşa etmek zorundasınız." diye sözlerine devam ediyor.
Yapay sinir ağları
Makine öğrenimi, onlarca yıldır gelişmekte olup son birkaç yılda geniş çapta ilgi toplamıştır. Bu yapay zeka formu, büyük miktarda veriyi düzenleyip analiz edebilme kapasitesi nedeniyle uzun süredir araştırmacıların dikkatini çekmektedir. Makine öğrenimi ve yapay zeka üzerine konuştuğumuzda, genellikle bu hesaplama sistemlerinin temelini oluşturan yapay sinir ağları yapısını kastediyoruz. Bu ağlar, hafıza ve öğrenme gibi beyin fonksiyonlarını taklit ettikleri için yapay sinir ağları olarak adlandırılır.
Yapay sinir ağları, çeşitli değerlere sahip nöron temsilcileri olan düğümlerle kurulur. Bu düğümler birbirlerine bağlanır ve sinapslarda nöronlar arasında gerçekleşen bilgi transferine benzer bir şekilde bilgi alışverişi yaparlar. Ağ eğitimi sırasında bu düğümler, aldıkları bilginin miktarına ve sıklığına göre güçlendirilebilir veya zayıflatılabilir.
Hopfield ağı
1982'de John Hopfield, verilerdeki desenleri, örneğin görüntüleri, kaydedebilen ve yeniden oluşturabilen bir ilişkisel bellek ağı geliştirdi. Hopfield ağı, bir malzemenin atomik dönüşlerine göre özelliklerini tanımlayan bir fizik prensibini kullanır; bu, her atomu küçük bir mıknatıs gibi davranmaya iter. Komşu atomların dönüşleri, birbirlerini ve sistemdeki enerji seviyelerini etkileyerek çalışır.
Hopfield ağı, düğümlerin belirli bir enerji seviyesine sahip olduğu prensibi üzerine inşa edilmiştir ve düğümler arası bağlantılar, düşük enerjili kaydedilmiş desenlere ulaşacak şekilde kurulmuştur. Eksik bir desen sunulduğunda, ağ her bir düğümü değerlendirir, enerjiyi düşürmek için değerlerini günceller ve beslenen eksik ya da bozuk desene en yakın depolanmış deseni adım adım tespit eder.
Boltzmann Makinesi
Geoffrey Hinton, Hopfield metodu ve istatistiksel fizik kullanarak Boltzmann makinesi adında yeni bir ağ türü geliştirmiştir. Bu ağ, veri içindeki belirli ögeleri bağımsız bir şekilde tanımayı öğrenebilmektedir. İstatistiksel fizik, gaz moleküllerinin davranışları gibi, bireysel bileşenlerin kolektif varlıklarını analiz etmek için kullanılır. Mevcut enerjiye göre, bazı durumlar diğerlerine göre daha muhtemeldir; bu, fizikçi Ludwig Boltzmann tarafından formüle edilen bir denklemlerle açıklanan bir konsepttir.
Bu ağ iki tür düğümden oluşmaktadır: görünür ve gizli düğümler. Görünür düğümler bilgi alıp verirken, gizli düğümler ağın işleyişi için hayati öneme sahiptir. Ağ, makine çalıştırıldığında karşılaşabileceği örneklerle eğitilir; her düğüm için değerini güncellemek üzere bir kural belirlenir. Bu durum, ağın özelliklerini değiştirmeden düğümler arası desen değişikliğini kolaylaştırır. Her desene, Boltzmann denkleminin tanımladığı ağ yapılandırmasının enerjisine bağlı olarak bir olasılık verilir. Böylece, bu ağ görüntüleri sınıflandırabilir veya eğitim için kullanılan desen türlerinin örneklerini üretebilir.
Geçmiş ve günümüz perspektifleri
John Hopfield ve Geoffrey Hinton, 1980'lerden bu yana fizik prensiplerini kullanarak modern makine öğreniminin temelini oluşturuyorlar. Bugün, ağları eğitmek için kullanılan büyük miktarda veri ve hesaplama gücündeki artış, makine öğrenimini geliştirdi ve çok sayıda düğüm ve katman bağlantılarına sahip derin öğrenme modellerinin gelişimine öncülük etti.
Makine öğrenimi, bilimsel analizlerde uygulanabilirliği sayesinde birçok yaşam bilimi dalında popüler bir araç olmuştur ve moleküler ile malzeme özelliklerinin tahmin edilmesinde kullanılmaktadır. Araştırmacılar şimdi makine öğreniminin kullanım alanlarını genişletmekte, yapay zeka kullanımıyla ilişkili etik soruları ortaya koymakta ve gelecekteki kullanımı için heyecan verici imkanlar sunmaktadır.
Comentarios