Cade Metz / The New York Times
Bilim insanları John J. Hopfield ve Geoffrey E. Hinton, yapay sinir ağlarının geliştirilmesine yardımcı olan keşifleri için Nobel Fizik Ödülü'nü aldılar. Bu şu anda Google gibi arama motorlarının ve OpenAI'dan ChatGPT gibi çevrimiçi sohbet robotlarının çalışması için gerekli olan bir teknoloji. Ödül, Hopfield'in 1980'lerin başında geliştirdiği Hopfield ağı adı verilen bir teknoloji ve Hinton'ın sonraki yıllarda Boltzmann makinesi adı verilen ilgili bir tekniğin yaratılmasına yardımcı olduğu için verildi. Haber, Hopfield ve Hinton da dahil olmak üzere pek çok fizikçi ve yapay zeka uzmanını şaşırttı.
Hinton, 2019 yılında sinir ağları üzerine yaptığı çalışmalarla “bilişimin Nobel'i” olarak adlandırılan Turing Ödülü'nü alan üç kişilik grubun bir parçasıydı. Geçen yıl Google'daki araştırmacı görevinden ayrıldığında ve yaratılmasına yardımcı olduğu yapay zeka teknolojilerinin bir gün insanlığı yok edebileceği uyarısında bulunduğunda dünya çapında manşetlere çıkmıştı. Ama o bir fizikçi değil.
Bir keresinde akademik bir konferansta “fizikte başarısız olmuş, psikolojiyi bırakmış ve ardından hiçbir standardı olmayan bir alana, yapay zekaya katılmış” biri olarak tanıtılmıştı. Kendini küçümseyen mizahıyla tanınan İngiliz Hinton, bu hikayeyi tekrarlamaktan keyif alıyordu. Ama her zaman bir uyarı ekliyor. “Fizikte başarısız olup psikolojiyi bırakmadım. Psikolojide başarısız oldum ve çok daha saygın olan fiziği bıraktım" diyor. New York Times, Hinton'a Nobel Fizik Ödülü'nü kazandığını öğrendikten kısa bir süre sonra telefonla ulaşarak kısa bir söyleşi gerçekleştirdi.
Tebrikler.
Üzgünüm, şu an konuşamam. BBC'ye devam etmek üzereyim. Hoşça kalın.
Tekrar merhaba. BBC nasıldı?
Bağlanamadık. İnterneti olmayan ucuz bir otel odasındayım.
Bu sabahki haberleri duyduğunuzda tepkiniz ne oldu?
Şok oldum, şaşırdım ve hayretler içinde kaldım. Bunu hiç beklemiyordum.
Sinir ağları bilgisayar teknolojileridir. Bunun fizikle nasıl bir ilişkisi var?
Hopfield ağları ve bunların daha da geliştirilmiş hali olan Boltzmann makineleri fiziğe dayanıyor. Hopfield ağları bir enerji fonksiyonu kullanıyordu ve Boltzmann makinesi de istatistiksel fizikten gelen fikirleri kullanıyordu. Yani sinir ağlarının gelişimindeki bu aşama, fizikten gelen fikirlerle çok bağlantılıydı. Ancak bugün kullanılan yapay zeka modellerini oluşturmak için kullanılan, geriye yayılma adı verilen farklı bir teknikti. Bunun fizikle daha az ilgisi var.
Boltzmann makinesi ile geriye yayılım arasındaki ilişki nedir?
Şu anda pek bir bağlantı yok. Bunlar sinir ağlarını nasıl çalıştıracağımıza dair iki alternatif teoriydi. İlk günlerde, geri yayılım ağlarının ön eğitmi için Boltzmann makinelerini kullanarak bunları birleştirmeyi başardım. Ama insanlar artık bunu yapmıyor.
Ön eğitim derken neyi kastediyorsunuz?
Ne kadar süreniz var?
The New York Times okuyucularının anlayacağı bir dille açıklayabilir misiniz?
Aklıma fizikçi Richard Feynman'ın Nobel Ödülü'nü aldığında söyledikleri geldi. Bir gazeteci ona “Profesör Feynman, Nobel Ödülünü ne için kazandığınızı birkaç dakika içinde açıklayabilir misiniz?” diye sordu. Feynman, “Dinle dostum, eğer bunu birkaç dakika içinde açıklayabilseydim, Nobel Ödülü'ne değmezdi” diye cevap vermiş. Üzgünüm. BBC tekrar arıyor. Hoşça kalın.
Tekrar merhaba. Boltzmann makinesinin yapay zeka için bir çıkmaz sokak olduğunu söyleyebilir miyiz? Araştırma başka bir yere mi gitti?
Ben bu fikri enzim gibi bir şey olarak düşünüyorum. Bir enzim, nihai çözümün bir parçası olmasa bile, bir engeli aşmanızı sağlar. Boltzmann makineleri bir enzim gibiydi. “Derin sinir ağları nasıl eğitilir?” engelini aşmamızı sağladı. Onları eğitmeyi kolaylaştırdı. Ve bunu nasıl yapacağımızı öğrendikten sonra, artık Boltzmann makinesine ihtiyacımız kalmadı.
Bu fikirlerden herhangi biri üzerinde doğrudan John Hopfield ile çalıştınız mı?
Hayır. Onun makalelerini okudum. Ama başlıca çalışma arkadaşlarımdan biri olan Terry Sejnowski, Hopfield ile çalıştı ve doktorasını Hopfield ile yaptı.
Fizik alanında bu ödülü almış olmanız garip değil mi?
Bilgisayar bilimleri için bir Nobel Ödülü olsaydı, çalışmalarımız bunun için daha uygun olurdu. Ama öyle bir ödül yok.
Bu harika bir ifade şekli.
Bu aynı zamanda bir ima.
Evet, belki de bilgisayar bilimi için bir Nobel'e ihtiyacımız var. Her halükarda, şimdi insanlık için ciddi tehlikelere yol açacağından endişe ettiğiniz bir teknolojinin yaratılmasına yardımcı olduğunuz için Nobel kazandınız. Bu konuda ne hissediyorsunuz?
Nobel ödülüne sahip olmak insanların beni daha fazla ciddiye alacağı anlamına gelebilir.
Gelecekteki tehlikeler konusunda uyarıda bulunduğunuzda sizi daha ciddiye alıyorlar mı?
Evet.
© 2024 The New York Times Company
