Prof. Trzciński: przyznanie Nobla Hintonowi jest dowodem wagi badań nad AI

Fot. Adobe Stock
Fot. Adobe Stock

Przyznanie Nagrody Nobla Geoffowi Hintonowi jest dowodem na to, jak ważne są dzisiaj badania nad sztuczną inteligencją (AI) - skomentował dla PAP prof. Tomasz Trzciński z IDEAS NCBR.

Tegoroczni laureaci Nagrody Nobla z fizyki, John Hopfield i Geoffrey Hinton, rozwinęli metody, które dziś stanowią podstawę uczenia się sztucznych sieci neuronowych. Dzięki temu możliwa jest m.in. szybsza analiza bądź przetwarzanie nawet ogromnych zbiorów danych, co ma szczególne zastosowanie w medycynie, fizyce i inżynierii materiałowej.

Źródło:  Infografika PAP

Prof. Tomasz Trzciński, lider grupy badawczej „Uczenie maszynowe zero-waste w wizji komputerowej” w IDEAS NCBR, powiedział PAP, że ucieszył się na wieść o tym, kto otrzymał w tym roku Nagrodę Nobla z fizyki.

"To zapewne pierwsza tak ważna nagroda dla osób związanych z uczeniem maszynowym. Geoff Hinton jest uznawany za jednego z twórców najczęściej wykorzystywanych dziś modeli uczenia maszynowego, czyli głębokich sztucznych sieci neuronowych, w szczególności metod pozwalających na ich wykorzystanie i trenowanie, takich jak propagacja wsteczna czy mikstury ekspertów. Przyznanie Hintonowi nagrody Nobla jest dowodem na to, jak ważne są dzisiaj badania and sztuczną inteligencją i jak duży mają wpływ na świat, w którym żyjemy" - podkreślił.

Źródło:  Infografika PAP

Profesor wyjaśnił, że propagacja wsteczna to metoda pozwalająca sieci uczyć się na własnych błędach: "jeśli model pokazuje coś bardzo niezgodnego z oczekiwaniami, to informacja o tym błędzie jest +propagowana wstecznie+ przez całą sieć, co pozwala jej parametrom naprawić to".

Z kolei mikstury ekspertów to "metoda, która dzieli sieć na mniejsze moduły - tzw. ekspertów - i w trakcie działania modelu korzysta tylko z ich zestawu, a nie z całej sieci". "Można to porównać do rady mędrców, w której siedzą ludzie o różnych kompetencjach i odpowiadają na zadane pytanie, jeśli dotyczy zagadnienia, na którym się znają" - powiedział badacz.

Prof. dr hab. inż. Tomasz Trzciński kieruje pracami zespołu zajmującego się widzeniem maszynowym CVLab na Politechnice Warszawskiej. Jest liderem grupy badawczej w IDEAS NCBR. Jego zainteresowania naukowe skupiają się wokół takich tematów jak widzenie maszynowe, uczenie maszynowe i tzw. uczenie reprezentacji.(PAP)

Nauka w Polsce

bar/ wus/

Fundacja PAP zezwala na bezpłatny przedruk artykułów z Serwisu Nauka w Polsce pod warunkiem mailowego poinformowania nas raz w miesiącu o fakcie korzystania z serwisu oraz podania źródła artykułu. W portalach i serwisach internetowych prosimy o zamieszczenie podlinkowanego adresu: Źródło: naukawpolsce.pl, a w czasopismach adnotacji: Źródło: Serwis Nauka w Polsce - naukawpolsce.pl. Powyższe zezwolenie nie dotyczy: informacji z kategorii "Świat" oraz wszelkich fotografii i materiałów wideo.

Czytaj także

Przed dodaniem komentarza prosimy o zapoznanie z Regulaminem forum serwisu Nauka w Polsce.

newsletter

Zapraszamy do zapisania się do naszego newslettera