Bagaimana rasanya memenangkan Hadiah Nobel? Tanyakan pada ‘Bapak baptis AI’. | Berita teknologi

Hopfield dianugerahi hadiah tersebut pada awal 1980-an untuk teknik yang dikenal sebagai jaringan Hopfield dan teknik terkait yang dibantu Hinton ciptakan pada tahun-tahun yang dikenal sebagai mesin Boltzmann. Berita tersebut mengejutkan banyak fisikawan dan pakar kecerdasan buatan, termasuk Hopfield dan Hinton.

Pada tahun 2019, Hinton adalah bagian dari kelompok yang terdiri dari tiga orang yang menerima Penghargaan Turing, yang sering disebut “Hadiah Nobel bidang komputasi”, atas karya mereka di jaringan saraf. Tahun lalu, dia menjadi berita utama di seluruh dunia ketika dia berhenti dari pekerjaannya sebagai peneliti di Google dan memperingatkan bahwa teknologi AI yang dia ciptakan suatu hari nanti dapat menghancurkan umat manusia.

Tapi dia bukan seorang fisikawan.

Dia pernah diperkenalkan pada konferensi akademis sebagai orang yang “gagal dalam fisika, keluar dari psikologi, dan bergabung dengan bidang yang tidak memiliki standar: kecerdasan buatan”. Hinton, seorang penduduk asli Inggris yang terkenal dengan humornya yang kering dan mencela diri sendiri, senang mengulangi cerita tersebut. Namun dia selalu menambahkan peringatan.

“Saya tidak gagal dalam fisika dan tidak gagal dalam psikologi,” katanya. “Saya gagal dalam psikologi dan keluar dari fisika – itu terlalu populer.”

The New York Times menghubungi Hinton melalui telepon tak lama setelah mengetahui bahwa dia telah memenangkan Hadiah Nobel Fisika.

Wawancara ini telah diedit dan diringkas untuk kejelasan.

Q: Banyak Selamat.

Jawab: Maaf, saya tidak bisa bicara. Saya akan melanjutkan dengan BBC. Selamat tinggal.

Q: Halo lagi. Bagaimana kabar BBC?

Jawab: Kami tidak terhubung. Saya berada di kamar hotel murah tanpa internet.

Q: Apa reaksi Anda saat mendengar berita pagi ini?

Jawab: Saya terkejut, terkejut, dan terkejut. Saya tidak pernah menyangka.

Q: Jaringan saraf adalah teknologi komputer. Apa hubungannya dengan fisika?

Jawab: Perkembangan lebih lanjut dari jaringan Hopfield dan mesin Boltzmann didasarkan pada fisika. Jaring Hopfield menggunakan fungsi daya dan mesin Boltzmann menggunakan ide-ide dari fisika statistik. Sehingga tahap dalam pengembangan jaringan saraf sangat bergantung pada ide-ide dari fisika.

Namun sebenarnya ini adalah teknik berbeda – yang disebut backpropagation – yang digunakan untuk membangun model AI yang digunakan saat ini. Ini tidak ada hubungannya dengan fisika.

Q: Apa hubungan antara mesin Boltzmann dan propagasi mundur?

Jawab: Saat ini, tidak banyak koneksi. Itu adalah dua teori alternatif tentang bagaimana jaringan saraf harus diimplementasikan.

Pada awalnya, saya dapat menggabungkan jaringan propagasi mundur dengan menggunakan mesin Boltzmann untuk “melatihnya terlebih dahulu”. Tapi orang-orang tidak melakukan itu lagi.

Q: Apa itu pra-latihan?

Jawab: berapa lama waktu yang kamu punya

Q: Bisakah Anda menjelaskan dalam bahasa yang dipahami pembaca New York Times?

Jawab: Saya teringat perkataan fisikawan Richard Feynman ketika menerima Hadiah Nobel.

Seorang jurnalis bertanya kepadanya, “Profesor Feynman, untuk apa Anda memenangkan Hadiah Nobel – dapatkah Anda menjelaskannya hanya dalam dua menit?” “Dengar, kawan, jika saya bisa menjelaskannya dalam dua menit, itu tidak akan sebanding dengan Hadiah Nobel,” jawab Feynman blak-blakan.

Maaf BBC menelepon lagi. Selamat tinggal.

Q: Halo lagi. Dapat dikatakan bahwa mesin Boltzmann adalah AI terhebat – apakah penelitiannya sudah dilakukan di tempat lain?

Jawab: Saya menganggap gagasan itu sebagai enzim. Enzim dapat membantu Anda mengatasi hambatan – meskipun itu bukan bagian dari solusi akhir.

Mesin Boltzmann seperti enzim. Ini adalah “Bagaimana Anda melatih jaringan saraf yang dalam?” Mengatasi rintangan tersebut. Hal ini mempermudah pelatihan mereka. Dan begitu kita mempelajari cara melakukannya, kita tidak memerlukan mesin Boltzmann lagi.

Q: Apakah Anda bekerja secara langsung dengan John Hopfield dalam salah satu ide ini?

Jawab: TIDAK. Saya telah membaca makalahnya. Namun salah satu kolaborator utama saya, Terry Sejnowski, yang bekerja dengan Hopfield dan meraih gelar Ph.D. Dengan Hopfield.

Q: Ironiskah Anda menerima penghargaan bidang fisika ini?

Jawab: Jika ilmu komputer mendapat Hadiah Nobel, pekerjaan kita akan lebih sesuai untuk itu. Tapi tidak ada satu pun.

Q: Itu cara yang bagus untuk menjelaskannya.

Jawab: Ini juga merupakan referensi.

Q: Ya, mungkin kita memerlukan Nobel untuk ilmu komputer. Namun, Anda memenangkan Nobel karena membantu menciptakan teknologi yang kini Anda khawatirkan menimbulkan ancaman serius bagi umat manusia. Bagaimana perasaan Anda tentang hal itu?

Jawab: Memenangkan Hadiah Nobel berarti orang-orang akan menganggap saya lebih serius.

Q: Apakah Anda menganggap diri Anda lebih serius ketika diperingatkan akan bahaya di masa depan?

Jawab: Ya.

Artikel ini pertama kali terbit di The New York Times.