- Naučni napreci ovogodišnjih laureata stoje na temeljima fizičke nauke. Oni su pokazali potpuno novi način na koji možemo da koristimo kompjutere da nam pomognu i vode nas u hvatanju u koštac sa mnogim izazovima današnjeg društva - navodi se u saopštenju Nobelovog komiteta.

Zahvaljujući njihovom radu, čovječanstvo sada ima novi alat koji može da koristi. Mašinsko učenje zasnovano na vještačkim neuronskim mrežama donosi revoluciju u nauci, inženjerstvu i svakodnevnom životu.

Mašinsko učenje je već na dobrom putu da omogući velike proboje ka građenju održivog društva, poput identifikovanja novih funkcionalnih materijala.

- Način na koji će se duboko učenje vještačkih neuronskih mreža koristiti u budućnosti zavisiće od toga kako mi kao ljudi odlučimo da koristimo ovaj izuzetno potentan alat, koji je već sada prisutan u mnogim aspektima života - ističe komitet za dodjelu Nobelove nagrade za fiziku.

Džofri Hinton sa Univerziteta u Torontu koristio je mrežu koju je razvio njegov kolaureat Džon Hopfild kao temelj za potpuno novu neuronsku mrežu – Bolcman mašinu. Ona može da nauči da prepoznaje karakteristike elemenata u bilo kojoj vrsti podataka.

Bolcman mašina može da se koristi da klasifikuje slike ili stvara nove primere iz vrste šeme na kojoj je trenirana. Hinton je dalje razvijao i pomogao da dođe do trenutnog „eksplozivnog“ razvoja mašinskog učenja.

Džon Hopfild sa Univerziteta Prinston stvorio je asocijativnu memoriju koja može da skladišti i rekonstruiše slike i druge tipove paterna u setovima podataka.

Hopfildova mreža može da skladišti šeme i razvije metod da ih ponovo napravi. Kada se mreži da nepotpuna ili pomalo iskrivljena šema, ona može pronaći najsličniju koju ima uskladištenu.