»Oprostite, zakaj ste nas klicali? Tukaj je elektronika. Vi želite odsek za fiziko,« je mojo željo za komentar Nobelove nagrade za fiziko, ki sta jo letos za doprinos k razvoju strojnega učenja in umetne inteligence prejela John Hopfield in Geoffrey E. Hinton, komentirala upravičeno zmedena tajnica oddelka za elektroniko in informacijske tehnologije Inštituta Jožef Stefan.

Začudenje in mestoma tudi ogorčenje nad odločitvijo je bilo v krogih fizikov še večje. So pa tudi takšni, ki opozarjajo, da je odločitev Švedske kraljeve akademije znanosti zgolj še eno znamenje krize sodobne fizike. Med najglasnejšimi in gotovo najvidnejšimi glasovi, ki trobijo v ta rog, je nemška doktorica teoretične fizike Sabine Hossenfelder, ki se je po protestnem izstopu iz akademskega sveta prelevila v zelo vplivno youtube zvezdnico. Večina njenih kritik sodobne fizike sicer zadeva način organiziranja sodobne znanosti, ki sposobne znanstvenike sili v proizvodnjo vedno novih raziskav z izključnim namenom zbiranja finančnih sredstev za svoje ustanove. Posledično je kvantiteta raziskav pogosto pomembnejša od realne kvalitete in aplikativnosti dognanj. »Če še vedno dvomite, da je fizika v krizi, bi vam podatek, da je šla Nobelova nagrada za fiziko računalničarjem, moral dati misliti,« pravi doktorica Hossenfelder. »Pove nam, da ni bilo nobene teme iz 'prave' fizike, ki bi bila vsaj približno tako relevantna.«

Področje staro že okoli 80 let

Če so bili fiziki slabe volje, so bili toliko boljše volje računalničarji. »Področje nevronskih mrež, kjer sta nagrajenca imela najpomembnejši doprinos, je sicer staro že okoli 80 let (prvi premisleki segajo v leto 1943) in se je postopoma razvijalo po različnih delih sveta,« je za Dnevnik pojasnil Marko Grobelnik, eden od vodij laboratorija za umetno inteligenco na Inštitutu Jožef Stefan, strokovni direktor Mednarodnega raziskovalnega centra za umetno inteligenco pod okriljem Unesca ter vodja delovne skupine za spremljanje incidentov umetne inteligence pri OECD. »V polnosti je področje nevronskih mrež zacvetelo po letu 2010, ko so algoritmi za učenje nevronskih mrež, ob pomoči zelo zmogljivih računalnikov, omogočili pomemben preboj na področju prepoznavanja človekovega govora, računalniškega vida in razumevanja naravnega jezika – torej na veščinah, ki so značilne za človeka in jih računalnik do tedaj ni obvladal. Morda najpomembnejši dogodek v razvoju umetne inteligence je bila objava priljubljenega sistema chatGPT (novembra 2022).«

Grobelnik dodaja, da Hopfield in Hinton nista edina, ki bi si zaslužila to nagrado. »Oba nagrajenca pa sta zelo dosledno prispevala k področju že od zgodnjih 80. let prejšnjega stoletja in sodelovala pri nekaterih izrazito pomembnih izboljšavah originalnih idej, ki so danes prisotne v skoraj vsakem modernem sistemu umetne inteligence. Za prebojne rešitve zadnjih let pa je morda najbolj zaslužna ekipa iz Googla, ki je razvila algoritem po imenu transformer, ki v osnovi temelji na prispevkih Hopfielda in Hintona, a pomembno razširja pristop, kar je omogočilo chatGPT in sorodne sisteme.«

Kakovosten preskok v modeliranju sveta

Grobelnik ocenjuje, da je podelitev Nobelove nagrade za prebojno metodo umetne inteligence nedvomno potrditev širše znanstvene skupnosti in da pri tehnološki revoluciji, katere priča smo, ne gre zgolj za trenutno modo, ampak za pomemben kakovosten preskok v modeliranju sveta. »Rezultati, ki jih danes dosegamo, so presenetili celo znanstveno skupnost, vključno z avtorji. Čeprav vemo, kako stvari delujejo v računalniku, še vedno ne vemo, zakaj delujejo tako dobro. Mnogi raziskovalci, ki delujemo na področju umetne inteligence že desetletja, se strinjamo, da takšnih rezultatov, kot smo jim priča danes, nismo pričakovali v času našega življenja,« je pojasnil.

V čem pa je pomembnost in moč nevronskih mrež? »Za bolj tradicionalne metode analize podatkov lahko rečemo, da so zasnovane tako, da so bolj ali manj blizu človekovemu razumevanju v smislu delovanja. Sem sodijo standardne statistične metode, diferencialne enačbe, tradicionalne metode umetne inteligence in podobno. Nevronske mreže pa delujejo na način, ki je človeku skoraj popolnoma nerazumljiv,« nam je še povedal Grobelnik. »Lahko rečemo, da smo z nevronskimi mrežami ljudje prepustili računalnikom, da se izražajo na njim naraven način. S tem so računalniki izrazito pridobili moč izražanja. Razvoj pa se ne ustavlja. V naslednjih letih lahko pričakujemo nove preboje, ki jih dandanes že zaznavamo, niso pa še v široki uporabi.«