Copenhague, 8 oct (EFE).- Le prix Nobel de Physique a distingué ce mardi l'Américain John J. Hopfield et le Britannique Geoffrey E. Hinton pour le développement de méthodes qui constituent la base de l'apprentissage automatique, un outil clé dans le développement de l'intelligence artificielle (IA).
L'Académie royale des sciences suédoise a souligné dans son verdict que Hopfield et Hinton, connu comme le "parrain" de l'IA, ont réalisé des "découvertes fondamentales et des inventions qui permettent l'apprentissage automatique avec des réseaux neuronaux artificiels".
Hopfield a créé une mémoire associative capable de stocker et de reconstruire des images et d'autres types de motifs dans des données ; Hinton a inventé une méthode pouvant de manière autonome trouver des propriétés dans les données et réaliser des tâches telles que l'identification d'éléments spécifiques dans des images.
"En Physique, nous utilisons les réseaux neuronaux artificiels dans un large éventail de domaines, comme le développement de nouveaux matériaux avec des propriétés spécifiques", a indiqué le Comité Nobel, qui a également souligné que l'IA révolutionne la science et la vie quotidienne, mais qu'il existe des risques rendant nécessaire son utilisation de manière "sûre et éthique".
Dès les années 1940, les scientifiques ont commencé à spéculer sur la base mathématique sous-jacente aux réseaux de neurones et synapses du cerveau, souligne l'Académie royale, qui mentionne également les hypothèses de Donald Hebb sur la façon dont l'apprentissage se produit lorsque les connexions entre neurones se renforcent lorsqu'elles travaillent ensemble.
L'intérêt pour les réseaux neuronaux artificiels a diminué pendant un certain temps, mais a été ravivé des années plus tard avec divers travaux.
Hopfield, qui avait déjà développé un intérêt pour la structure du cerveau, a commencé à enseigner en 1980 au Caltech (California Institute of Technology), où il avait accès à des ressources informatiques qu'il pouvait utiliser pour développer ses idées sur les réseaux neuronaux.
Il a ainsi pu créer un modèle avec des nœuds et des connexions, connu sous le nom de réseau de Hopfield, un modèle qui a été développé par le chercheur lui-même et d'autres scientifiques pour inclure des nœuds capables de stocker n'importe quelle valeur, permettant ainsi de conserver plus d'images et de les différencier même lorsqu'elles sont assez similaires.
Hinton, aidé par son collègue Terry Sejnowski, a utilisé le réseau de Hopfield comme base pour un nouveau réseau qui utilise une méthode différente, connue sous le nom de machine de Boltzmann - du physicien Ludwig Boltzmann - qui peut apprendre à reconnaître des éléments caractéristiques dans un type de données et utilise des outils de la physique statistique.
La machine est entraînée en lui fournissant des exemples ayant une forte probabilité d'apparaître lorsqu'elle est en fonctionnement et peut classer des images ou créer de nouveaux exemples du type de motif qui a été utilisé pour l'exercer.
Hinton a continué à développer la machine dans les années suivantes, supprimant les connexions entre certaines unités pour la rendre plus efficace, précédant "l'explosion actuelle de l'apprentissage automatique", indique l'Académie.
La machine de Boltzmann est souvent utilisée comme partie d'un réseau plus grand et l'une de ses applications pratiques est sonutilisation pour recommander des films ou des séries télévisées en fonction des préférences des téléspectateurs.
John J. Hopfield (Chicago, 1933) a obtenu son doctorat à l'Université de Cornell (États-Unis) et exerce actuellement à l'Université de Princeton, également américaine.
Hinton (Londres, 1947) a étudié à l'Université d'Édimbourg (Royaume-Uni) et est maintenant affilié à l'Université de Toronto (Canada). Lauréat du prix BBVA Frontières de la Connaissance (2017), il a travaillé pour Google entre 2013 et 2023, lorsqu'il a quitté le géant technologique en raison de ses préoccupations concernant les risques de la technologie de l'intelligence artificielle.
Les lauréats partageront les 11 millions de couronnes suédoises (968 000 euros, 1,1 million de dollars) avec lesquels tous les Nobel sont dotés cette année.
Hopfield et Hinton succèdent dans le palmarès du prix aux Français Pierre Agostini et Anne L'Huillier et au Hongrois Ferenc Krausz, récompensés l'année dernière pour avoir ouvert la voie à un nouveau domaine de recherche, l'atto-physique.
Le tour des lauréats des Nobel se poursuivra demain avec celui de Chimie et continuera dans les jours suivants avec ceux de Littérature, de la Paix et d'Économie. EFE
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