جون هوبفيلد وجيفري هينتون يحصدان نوبل في الفيزياء لعام 2024 بفضل «تعلم الآلة»

منحت "الأكاديمية السويدية الملكية للعلوم" اليوم "الثلاثاء"، 8 أكتوبر، كلًّا من العالِم الأمريكي جون هوبفيلد، والعالِم الكندي ذي الأصول الإنجليزية جيفري هينتون جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024، عن اكتشافاتهما وابتكاراتهما الجوهرية، التي أفسحت المجال لظهور تقنيات تعلم الآلة وشبكات الذكاء الاصطناعي العصبية.

ويعمل "هينتون" في جامعة تورنتو الكندية، ويُنظر إليه باعتباره الأب الروحي للذكاء الاصطناعي، ويُنسب إليه الفضل في ابتكار آلية قادرة بصورة مستقلة على تحديد خصائص البيانات، وهو الابتكار الذي بات يحظى بأهمية بالغة في الشبكات العصبية الاصطناعية التي نستخدمها اليوم.

بينما يعمل "هوبفيلد" في جامعة برينستون الأمريكية، وابتكر بِنية شبكية حوسبية قادرة على تخزين المعلومات وإعادة هيكلتها، وهي ذاكرة ترابطية يمكنها تخزين وإعادة بناء الصور وأنواع أخرى من الأنماط في البيانات.

تأثير واسع

وقالت اللجنة في بيانها: "إن العالمين الفائزين بجائزة نوبل في الفيزياء لهذا العام استعانا بأدوات من علم الفيزياء لتأسيس منهجيات أسهمت في إرساء الأسس التي ارتكزت عليها تقنيات تعلُّم الآلة، والتي تحظى بتأثير واسع في عالم اليوم".

وأضافت: صحيح أن الحواسيب لا تملك القدرة على التفكير، لكن بات في إمكان هذه الآلات اليوم أن تحاكي مَلَكات بعينها، مثل التذكُّر والتعلُّم، والعالِمان الفائزان بجائزة نوبل في الفيزياء لهذا العام أسهما في فتح الباب أمام هذه الإمكانيات؛ فانطلاقًا من مفاهيم وأساليب فيزيائية أساسية، نجحا في تطوير تقنيات تعتمد على بنًى شبكية بعينها من أجل معالجة البيانات.

وتابعت: إن الإنجازات التي حققها الفائزان بجائزة الفيزياء لهذا العام ترتكز على أسس العلوم الفيزيائية، لقد أظهرا لنا طريقةً جديدةً تمامًا لاستخدام أجهزة الكمبيوتر لمساعدتنا وإرشادنا للتعامل مع العديد من التحديات التي يواجهها مجتمعنا، وبفضل عملهما أصبح لدى الإنسانية الآن عنصر جديد في صندوق أدواتها يمكنها استخدامها لأغراض جيدة، ويُحدث التعلم الآلي القائم على الشبكات العصبية الاصطناعية حاليًّا ثورةً في العلوم والهندسة والحياة اليومية.

تقنيات تعلُّم الآلة

الشبكة التي ابتكرها "هوبفيلد" قادرة على اختزان البيانات وتذكر أنماطها، كما تتبع آلية بعينها في إعادة صوغها، فعند تزويد الشبكة بنمط بيانات غير مكتمل أو معيب على نحوٍ ما، يمكنها الاستعانة بهذه الآلية لاكتشاف نمط البيانات الأقرب شبهًا بهذا النمط بين ما اختزنته من أنماط.

بينما استخدم "هينتون" شبكةً طوَّرها "هوبفيلد"، وارتكز عليها لبناء شبكة جديدة تُسمى "آلة بولتسمان" Boltzmann machine، وتستطيع هذه الآلة التعرُّف على العناصر التي تحمل سماتٍ مميَّزة في نوعٍ بعينه من البيانات.

ويمكن الاستعانة بـ"آلة بولتسمان" في تصنيف الصور، أو إنتاج أمثلة جديدة من نمط البيانات الذي دُرِّبَت عليه هذه الآلة، ثم كان أن بنى "هينتون" على هذا الابتكار، ليسهم في تفجير الثورة التي نشهدها اليوم في مجال تطوير تقنيات تعلُّم الآلة.

وقال "هينتون" في مكالمة تليفونية على الهواء: أنا مصدوم جدًّا، لم أكن أتخيل أن هذا يمكن أن يحدث، المفاجأة كبيرة جدًّا بالنسبة لي!

وأضاف: هناك نوعان من الندم.. هناك ندم تشعر فيه بالذنب بسبب شيء ما لم يكن يجب عليك فعله. وهناك نوع آخر من الندم، وهو عندما تقوم بشيء قد تعيد فعله تحت نفس الظروف، لكن النتائج قد لا تكون جيدة في النهاية. والنوع الثاني من الندم هو الذي أشعر به. قد أفعل نفس الشيء تحت نفس الظروف، لكنني قلق من أن العواقب النهائية للذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى ظهور أنظمة أكثر ذكاءً منا وقد تسيطر علينا في نهاية المطاف.

ثورة حقيقة

من جهته، يقول محمود عبد الحفيظ، الأستاذ المشارك بقسم الفيزياء في جامعة "أوبسالا" السويدية، والباحث في قسم الفيزياء بجامعة "هارفارد" الأمريكية: "إن إنجازات العالِمين أحدثت ثورةً في كيفية تعلم الحواسيب من البيانات، مما وضع الأساس للذكاء الاصطناعي الحديث، وأسهم في تحقيق تقدم في مجالات متنوعة مثل الرعاية الصحية والتمويل والروبوتات والعلوم".

يضيف "عبد الحفيظ" في تصريحات لـ"نيتشر ميدل إيست": تستند الشبكات العصبية الاصطناعية إلى هيكل الدماغ البشري ووظائفه، وهي عبارة عن أنظمة مترابطة من العُقد أو "الخلايا العصبية" تقوم بمعالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات، ولدى هذه الشبكات القدرة على تعلم الأنماط والعلاقات من البيانات، بطريقة مشابهة لكيفية تعلم الدماغ البشري من التجربة، ومع ذلك، كانت تطبيقات الشبكات العصبية العملية محدودة -لسنوات طويلة- بسبب التحديات الحسابية ونقص الخوارزميات الفعالة للتعلم.

ويتابع: أظهر "هوبفيلد" بأعماله البارزة في تطوير شبكة هوبفيلد العصبية عام 1982 كيف يمكن استخدام الشبكات العصبية لحل المشكلات الحسابية المعقدة من خلال نمذجتها كمهمات لتقليل الطاقة، وقدمت أعماله إطارًا نظريًّا لفهم كيفية تخزين المعلومات واسترجاعها في الأنظمة العصبية، مما يوضح كيفية "تذكر" الشبكات للأنماط.

أما "هينتون" فقد قدم إسهامات حاسمة في تطوير الشبكات العصبية منذ الثمانينيات وما بعدها، وشارك في اختراع خوارزمية "الانتشار العكسي"، وهي طريقة أساسية لتدريب الشبكات العصبية العميقة من خلال تعديل أوزان الروابط بين الخلايا العصبية بناءً على أخطاء التنبؤ، ومثَّل هذا الاختراق الأساس للتعلم العميق، وهو فرع من تعلم الآلة يتضمن طبقات متعددة من الشبكات العصبية التي تعمل معًا للتعرف على ميزات متزايدة التعقيد في البيانات، وقد أصبح التعلم العميق تقنيةً أساسيةً وراء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، وفق "عبد الحفيظ". 

جائزة "نوبل للفيزياء" هي إحدى جوائز نوبل التي أوصى بها "ألفريد نوبل"، مخترع الديناميت الذي توفي عام 1896، وكانت أولى جوائزها من نصيب العالِم الألماني الجنسية "فيلهلم كونراد رونتجن"، الذي حصل عليها عام 1901 لاكتشافه الأشعة السينية التي تُعرف بأشعة إكس في عام 1895.

وفق الموقع الرسمي لجائزة نوبل، فقد بلغ عدد جوائز نوبل في الفيزياء 118 جائزة حصل عليها 226 عالمًا بعد إعلان الفائزين بالجائزة اليوم منذ عام 1901، ولم يحصل عليها أي عالم لأكثر من مرة واحدة.

على الصعيد العائلي، تقاسم الزوجان "ماري كوري" و"بيار كوري" جائزة عام 1903، في حين شارك "لورنس براج" والده "ويليام براج" الحصول عليها مناصفة في عام 1915.

وكرر عالم الفيزياء الدانماركي "آجي بور" سيناريو حصول والده "نيلز بور" على جائزة عام 1922 بحصوله على جائزة نوبل للفيزياء لعام 1975 بالمشاركة مع "جيمس رينوتر" و"بن موتيلسون"؛ لاكتشافهم العلاقة بين حركة الجسيم والحركة الجماعية للجسيمات في النواة الذرية.

وحصل الفيزيائي السويدي "كاي سيجبان" على جائزة نوبل للفيزياء في عام 1981 عن "ابتكاره طريقة جديدة لاختبار تركيب ونقاوة المواد بواسطة الإلكترونات"، مكررًا سيناريو والده "كارل مان جورج سيجبان" الذي حصل على جائزة نوبل في الفيزياء عام 1924 عن اكتشافاته في مجال مطيافية الأشعة السينية.

كما نال عالِم الفيزياء البريطاني السير "جورج طومسون" جائزة نوبل في الفيزياء لعام 1937 مناصفةً مع "كلنتون دافنسون"؛ لاكتشافهما حيود الإلكترونات بواسطة البلورات، ليعيد إلى الأذهان حصول والده "جوزيف جون طومسون" على الجائزة نفسها في عام 1906 لاكتشافه الإلكترون.

اشترك للحصول على النشرة الإلكترونية المحدّثة كل أسبوعين لكي تبقى على اطلاع بكافة المستجدات على الموقع.