Портрет дня: Джеффри Хинтон – нобелевский лауреат, предупреждавший о мрачных планах Путина

Что случилось?

Джеффри Хинтон в паре с Джоном Хопфилдом сегодня получил Нобелевскую премию 2024 года по физике за фундаментальные открытия в области машинного обучения с помощью нейронных сетей. Несмотря на свой предмет научного интереса, он не раз предупреждал об опасности бесконтрольного применения искусственного интеллекта. В интервью для MIT Technology review в мае 2023 года Хинтон сказал, что политики, в частности, Владимир Путин, смогут использовать эту технологию для победы на выборах и в войнах. «Даже не думайте, что Путин не захочет получить сверхразумных роботов, созданных с целью убийства украинцев. Он не будет колебаться. А если убивать нужно эффективно, микроменеджмент не подойдет, роботы должны соображать сами», — заявил тогда Хинтон.

На пресс-конференции после сообщения о присуждении премии Хинтон назвал свою работу над нейронными сетями революционной. При этом он вновь выразил беспокойство по поводу ее возможного применения в будущем. Он сказал, что не сожалеет о своих открытиях и был бы готов сделать их снова. «Но меня беспокоит, что в результате этого могут появиться системы, более интеллектуальные, чем мы, которые в конечном итоге возьмут управление в свои руки», — отметил ученый.

Муки выбора специализации

Джеффри Эверест Хинтон родился в 1947 году на юге Англии. Его прадед – один из основателей математической логики Джордж Буль. Он окончил колледжи в Бристоле и Кембридже и долго не мог определиться с выбором своей специализации. Хинтон защищался в области естественных наук, истории искусств и философии, пока в 1970 году не получил степень бакалавра в области психологии. В 1970-е будущий нобелевский лауреат учился в Эдинбургском университете, где в 1978 году защитил докторскую степень по философии в области искусственного интеллекта. 

На пути к открытиям

В первое время молодой ученый работал в разных университетах США, затем, в 1987 году, стал профессором департамента информатики Университета Торонто в Канаде. Здесь Хинтон начал свою работу по машинному обучению и нейронным сетям, которая в итоге и принесла ему мировую известность. Он сих пор работает здесь заведующим кафедрой исследований машинного обучения. Вместе с коллегой Терри Сейновски Джеффри Хинтон еще в 1985 году изобрел «Машину Больцмана» – первую нейронную сеть, использующую для обучения алгоритмы. 

Сотрудник Google

В 2013 году Хинтона приняла в штат заинтересованная в разработках ученого корпорация Google. За 44 млн долларов IT-гигант приобрел компанию Хинтона, которая разработала технологию распознавания изображений.

На конференции по системам обработки нейронной информации (NeurIPS) в 2022 году Хинтон представил новый алгоритм обучения для нейронных сетей, который он назвал алгоритмом «Вперед-вперед».

В мае 2023 года Хинтон публично объявил о своем уходе из Google. Он объяснил свое решение тем, что ему нужно «свободно высказываться о рисках ИИ». Ученый также выразил беспокойство о возможных опасностях, которые сопутствуют «делу всей его жизни». «Я утешаю себя обычным оправданием: если бы я этого не сделал, это сделал бы кто-то другой», — сказал Хинтон в интервью. Он признал, что по мере совершенствования систем искусственного интеллекта компании становятся все опаснее. «Посмотрите, как это было пять лет назад и как дела обстоят сейчас», — сказал он о технологии искусственного интеллекта.

За что именно премия?

Взяв за основу фундаментальные принципы физики, лауреаты Нобелевской премии 2024 года Хинтон и Хопфилд разработали алгоритмы, которые позволяют использовать структуру машинных сетей для обработки информации. Благодаря этим алгоритмам программы могут обучаться и совершенствоваться самостоятельно, уже без помощи человека.

Современные программы используют набор уже готовых алгоритмов, которые можно сравнить с кулинарными рецептами. Это своего рода инструкции о том, как смешать определённый набор ингредиентов в заданныхколичествах, чтобы получить необходимый результат. Нейросети учатся не на конкретных рецептах, а на обобщенных примерах (допустим, взятых из разных кулинарных книг), что делает их значительно более гибкими, позволяя решать задачи, которые для пошаговых инструкций могут быть слишком сложны и расплывчаты. Например, проанализировать фотографию и определить, что именно на ней изображено.

Джон Хопфилд создал на основе ассоциативной памяти сеть, которая может хранить и реконструировать изображения и другие типы паттернов в данных. Джеффри Хинтон же, в свою очередь, использовал изобретение Хопфилда для создания машины Больцмана. Она умеет идентифицировать конкретные элементы, например, на фотографиях и может использоваться для их классификации.