Meraikan Keupayaan Pembelajaran Unik Manusia
Jawatankuasa Nobel untuk Fizik, dalam pengumumannya, memuji Hopfield dan Hinton atas sumbangan mereka, yang diilhamkan oleh kebolehan kognitif unik otak manusia. Ellen Moons, pengerusi Jawatankuasa Nobel, menekankan keupayaan pembelajaran manusia yang tiada tandingannya. “Kami, sebagai manusia, mempunyai keupayaan tersendiri dan tiada tandingan untuk mengenali imej, memahami pertuturan, dan mengaitkannya dengan kenangan dan pengalaman,” katanya. “Keupayaan yang luar biasa ini dimungkinkan oleh berbilion-bilion neuron dalam otak kita, disambungkan secara rumit untuk mencipta rangkaian proses kognitif yang luas.”
Jawatankuasa itu menekankan bahawa rangkaian saraf tiruan dimodelkan mengikut struktur kompleks otak manusia. Rangkaian ini cuba meniru cara neuron berkomunikasi dan memproses maklumat, membentuk asas untuk sistem AI lanjutan yang mampu meniru corak pembelajaran manusia.
Perintis Awal Rangkaian Neural Buatan
Kerja Hopfield dan Hinton, sejak tahun 1980-an dan 1990-an, memperkenalkan beberapa konsep terawal rangkaian saraf tiruan, menggabungkan fizik statistik dan teknik pengiraan untuk membina sistem yang boleh menyimpan, mendapatkan dan mencipta semula maklumat. Kedua-duanya menggunakan pelbagai disiplin untuk menghasilkan model yang mampu belajar daripada data, membuat ramalan dan meningkatkan ketepatannya dari semasa ke semasa.
Hopfield, ahli fizik terlatih, menumpukan pada penggunaan prinsip mekanik statistik untuk memodelkan rangkaian saraf, manakala Hinton, ahli psikologi kognitif dan saintis komputer, mengembangkan konsep ini dan menjadikannya boleh digunakan secara praktikal melalui inovasi pembelajaran mendalamnya. Bersama-sama, kerja mereka mempunyai implikasi yang meluas, terutamanya dalam cara mesin kini boleh meniru proses pembelajaran dan membuat keputusan manusia.
Merevolusikan Pelbagai Medan dengan AI dan Rangkaian Neural
Kesan kerja Hopfield dan Hinton melangkaui bidang sains komputer. Pembangunan rangkaian saraf tiruan mereka telah mengubah industri seperti penjagaan kesihatan, sains iklim, dan juga fizik asas. Sektor penjagaan kesihatan, sebagai contoh, telah mendapat manfaat yang besar daripada penerapan AI dan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis sejumlah besar data perubatan, membolehkan diagnosis yang lebih cepat dan lebih tepat. Hospital dan kemudahan penyelidikan perubatan di seluruh dunia kini bergantung pada alat dipacu AI untuk mengesan penyakit seperti kanser, keadaan jantung dan gangguan saraf dengan ketepatan yang tidak pernah berlaku sebelum ini.
Dalam sains iklim, model pembelajaran mesin telah meningkatkan ketepatan ramalan dan simulasi dengan ketara. Rangkaian saraf kini dapat memproses set data yang besar daripada imejan satelit, penderia atmosfera dan sumber data persekitaran lain untuk menyediakan unjuran iklim yang lebih dipercayai. Kemajuan ini adalah penting dalam usaha untuk memerangi perubahan iklim, kerana ia membolehkan saintis membangunkan strategi mitigasi dan penyesuaian yang lebih baik.
Selain itu, dalam bidang fizik asas, AI digunakan untuk menganalisis dan mentafsir set data besar-besaran yang dihasilkan oleh eksperimen dalam bidang seperti fizik zarah dan kosmologi. Rangkaian saraf dapat menyaring sejumlah besar data—selalunya terlalu rumit untuk diproses oleh otak manusia dengan cekap—membantu ahli fizik membuat penemuan baharu tentang sifat alam semesta.
Bulan tentang Implikasi Etika Pembangunan AI
Semasa meraikan pencapaian monumental Hopfield dan Hinton, Ellen Moons turut menangani cabaran etika yang ditimbulkan oleh perkembangan pesat teknologi AI. “Seperti mana-mana teknologi berkuasa, pembelajaran mesin dan AI datang dengan tanggungjawab yang penting,” katanya. “Kita mesti memastikan bahawa kemajuan yang kita lakukan digunakan secara beretika dan untuk faedah manusia. Teknologi ini berpotensi untuk merevolusikan industri dan meningkatkan kehidupan, tetapi ia juga menimbulkan risiko jika tidak ditangani dengan berhati-hati.”
Kenyataan Moons menyuarakan kebimbangan yang semakin meningkat di kalangan pakar tentang akibat pembangunan AI yang tidak diingini. Dengan peningkatan keupayaan sistem AI, terdapat keperluan yang semakin meningkat untuk garis panduan dan peraturan yang telus untuk memastikan bahawa teknologi ini tidak disalahgunakan atau dibenarkan beroperasi tanpa pengawasan manusia. Daripada privasi data kepada perpindahan pekerjaan dan kemungkinan sistem autonomi membuat keputusan yang mengubah hidup tanpa campur tangan manusia, dimensi etika AI menjadi lebih menonjol dalam wacana awam.
Jawapan Hinton: ‘Terkejut’ dan Berharap untuk Masa Depan
Geoffrey Hinton, ahli psikologi kognitif British-Kanada sering dipuji sebagai “Godfather of AI,” melahirkan rasa terkejut dan teruja apabila menerima berita Hadiah Nobel. “Saya terkejut,” kata Hinton kepada pemberita semasa sidang akhbar. “Saya tidak sangka ini akan berlaku. Saya sangat terkejut.”
Seperti semua pemenang Nobel, Hinton dimaklumkan mengenai anugerahnya sejurus sebelum pengumuman rasmi rasmi. Kerahsiaan yang menyelubungi proses pemilihan direka untuk memastikan bahawa penerima kekal sulit sehingga saat pengumuman yang tepat.
Hinton berkongsi pendapatnya tentang kesan mendalam yang akan diperolehi oleh rangkaian saraf tiruan dan pembelajaran mesin pada masa hadapan. “Kemajuan yang kita saksikan hari ini akan membentuk masa depan umat manusia dengan cara yang kita belum dapat memahami sepenuhnya,” kata Hinton. “Ini akan setanding dengan Revolusi Perindustrian. Pembelajaran mesin akan mengatasi kebolehan intelek manusia dalam banyak bidang, dan pengaruhnya akan dirasai merentasi setiap sektor masyarakat.”
Beliau menghuraikan pelbagai aplikasi AI yang sudah mengubah industri, daripada pembantu dikuasakan AI kepada alat produktiviti yang memperkemas aliran kerja dan meningkatkan kecekapan. Bagaimanapun, seperti Ellen Moons, Hinton juga menekankan kepentingan memastikan teknologi AI dibangunkan dan digunakan secara bertanggungjawab. Dia memberi amaran bahawa jika manusia kehilangan kawalan ke atas sistem yang berkuasa ini, akibatnya boleh menjadi teruk.
Hinton juga berkongsi pengalaman peribadinya menggunakan ChatGPT-4, model bahasa AI yang popular, dalam kerja hariannya. “Saya kerap menggunakannya, tetapi saya tidak mempercayainya sepenuhnya,” Hinton mengakui, merujuk kecenderungan model AI untuk menghasilkan output yang tidak betul atau tidak masuk akal, fenomena yang dikenali sebagai “halusinasi.” Ini menyerlahkan salah satu cabaran yang berterusan dalam membangunkan sistem AI yang boleh dipercayai dan boleh dipercayai.
BERITA TERBARU
Akademi Sains Diraja Sweden telah memutuskan untuk menganugerahkan 2024 #HadiahNobel dalam Fizik kepada John J. Hopfield dan Geoffrey E. Hinton “untuk penemuan asas dan ciptaan yang membolehkan pembelajaran mesin dengan rangkaian saraf tiruan.” pic.twitter.com/94LT8opG79— Hadiah Nobel (@NobelPrize) 8 Oktober 2024
AI, Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam: Penjelasan Ringkas
Dalam pengumuman Hadiah Nobel, beberapa istilah penting seperti kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam telah dipaparkan dengan jelas. Bagi mereka yang tidak biasa dengan konsep ini, Hans Ellengren, Setiausaha Agung Akademi Sains Diraja Sweden, memberikan beberapa konteks semasa taklimat akhbar.
Kecerdasan buatan (AI) ialah istilah menyeluruh yang digunakan untuk menerangkan sistem yang mensimulasikan kecerdasan manusia. Ia merangkumi rangkaian luas teknologi dan kaedah yang membolehkan mesin melaksanakan tugas yang secara tradisinya memerlukan kognisi manusia, seperti persepsi visual, pengecaman pertuturan dan membuat keputusan.
Pembelajaran mesin, subset AI, merujuk kepada keupayaan sistem untuk belajar daripada data dan bertambah baik dari semasa ke semasa tanpa diprogramkan secara eksplisit. Dengan menganalisis corak dalam data, model pembelajaran mesin boleh membuat ramalan, mengesan anomali dan menyesuaikan diri dengan maklumat baharu.
Pembelajaran mendalam, bidang khusus dalam pembelajaran mesin, melibatkan penggunaan rangkaian saraf tiruan yang dimodelkan mengikut otak manusia. Rangkaian ini terdiri daripada lapisan nod—sama seperti neuron dalam otak—yang memproses maklumat. Rangkaian saraf yang ringkas mungkin mempunyai beberapa lapisan sahaja, tetapi rangkaian yang lebih kompleks, dikenali sebagai model pembelajaran mendalam, mengandungi berbilang lapisan yang membolehkannya menyelesaikan masalah yang semakin kompleks.
Reaksi Pakar: Pilihan Nobel ‘Berani dan Wajar’
Keputusan Hadiah Nobel untuk menganugerahkan dua tokoh dari latar belakang yang berbeza-fizik dan sains komputer-ditemui dengan kelulusan meluas daripada komuniti saintifik. Ahli fizik teori Tilman Plehn dari Universiti Heidelberg memuji pilihan berani jawatankuasa itu. “Ia adalah satu keputusan yang berani, tetapi satu yang benar-benar wajar,” kata Plehn. “Hopfield ialah seorang ahli fizik terlatih, tetapi Hinton datang dari latar belakang yang berbeza. Walaupun begitu, Hinton telah menjadi seorang yang berwawasan dalam pembelajaran mendalam, mengambil idea daripada fizik dan menjadikannya boleh digunakan untuk sains komputer.”
Plehn seterusnya mengkreditkan Hinton dengan mendorong idea ke hadapan pada tahun 1990-an apabila rangkaian saraf masih dianggap sebagai bidang khusus dan sebahagian besarnya belum teruji. “Hopfield meletakkan asas, dan Hinton menjadikannya praktikal, ” kata Plehn. “Dia tidak pernah berputus asa dalam bidang ini, walaupun orang lain ragu-ragu.”
Marumi Kado, seorang ahli fizik zarah, menambah bahawa pembelajaran mendalam kini merupakan alat penting dalam bidangnya. “Saya menggunakan rangkaian saraf untuk mentafsir berbilion-bilion imej daripada perlanggaran zarah, ” kata Kado. “Perlanggaran ini berlaku pada skala yang terlalu kecil untuk dikesan oleh mata manusia, tetapi AI membantu kami memproses data dan membuat penemuan.”
Walaupun keterujaan tentang potensi AI, pakar juga menekankan keperluan untuk ketelusan dan pertimbangan etika. Michael Krämer, seorang ahli fizik teori dari Universiti Aachen, menegaskan bahawa perkembangan pesat AI mesti disertai dengan perbincangan politik dan sosial untuk menangani potensi risiko.
Geoffrey Hinton: “Godfather AI” dan Legasi Berterusannya
Perjalanan Geoffrey Hinton dalam penyelidikan AI telah memberikannya gelaran “Godfather of AI,” satu pengiktirafan terhadap sumbangan besarnya kepada bidang tersebut. Pada 2017, Hinton mengasaskan Vector Institute di Toronto, sebuah organisasi penyelidikan terkemuka yang berdedikasi untuk memajukan AI dan pembelajaran mesin. Beliau juga menjadi ketua penasihat saintifiknya, meneruskan penyelidikan terobosannya bersama saintis terkemuka lain.
Setahun kemudian, Hinton, bersama Yoshua Bengio dan Yann LeCun, menerima Anugerah Turing, sering dirujuk sebagai “Hadiah Nobel Pengkomputeran.” Ketiga-tiga mereka, yang digelar “Godfathers of Deep Learning,” memainkan peranan penting dalam pembangunan rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam, teknologi yang kini menjadi sebahagian daripada sistem AI yang digunakan di seluruh dunia.
Pada tahun 2023, Hinton menjadi tajuk utama apabila dia meletak jawatan daripada jawatan lamanya di Google. Dia menjelaskan bahawa dia meninggalkan gergasi teknologi itu supaya dia bebas menyatakan kebimbangannya tentang kemajuan pesat dalam AI dan potensi risiko yang ditimbulkannya. Sejak itu Hinton telah menjadi penyokong vokal untuk mewujudkan garis panduan etika dalam pembangunan AI dan memastikan teknologi itu digunakan untuk kebaikan yang lebih besar.
Kebimbangan Hinton berkisar tentang kemungkinan AI disalahgunakan, serta potensi perpindahan pekerjaan yang meluas akibat automasi. Dia juga telah memberi amaran tentang ancaman wujud yang boleh ditimbulkan oleh sistem AI maju pada masa hadapan jika dibiarkan.
AI Beretika untuk Manfaat Kemanusiaan
Hadiah Nobel yang dianugerahkan kepada John Hopfield dan Geoffrey Hinton berfungsi sebagai peringatan tentang potensi transformatif AI dan pembelajaran mesin. Memandangkan teknologi ini terus berkembang, cabarannya ialah memastikan ia digunakan dengan cara yang memberi manfaat kepada masyarakat sambil meminimumkan risiko. Kedua-dua sumbangan Hopfield dan Hinton telah membentuk masa kini dan masa depan AI, dan kerja mereka sudah pasti akan terus mempengaruhi generasi saintis, jurutera dan penggubal dasar.
Seperti yang ditekankan oleh Ellen Moons dan Geoffrey Hinton dalam ucapan mereka, masa depan AI dipenuhi dengan janji—tetapi juga memerlukan pengawasan yang berhati-hati dan bertanggungjawab untuk memastikan manfaatnya direalisasikan demi kebaikan manusia yang lebih besar.
Pengiktirafan hasil kerja Hopfield dan Hinton dalam rangkaian saraf tiruan berikutan pengumuman Hadiah Nobel dalam Fisiologi, yang dianugerahkan kepada Victor Ambros dan Gary Ruvkun untuk kerja mereka pada mikroRNA. Hadiah Nobel Kimia akan didedahkan seterusnya, yang menjanjikan satu lagi pengumuman menarik daripada Akademi Sains Diraja Sweden.
