John Hopfield und Geoffrey Hinton, zwei Pioniere auf dem Gebiet des maschinellen Lernens, erhalten den Nobelpreis für Physik 2024 für ihre revolutionären Arbeiten zu künstlichen neuronalen Netzen.
Die Entscheidung des Nobelkomitees würdigt die bahnbrechenden Leistungen der beiden Forscher, die das Fundament moderner Künstlicher Intelligenz (KI) gelegt haben. John Hopfield entwickelte das Konzept des assoziativen Gedächtnisses, das Datenmuster speichern und rekonstruieren kann. Geoffrey Hinton erfand eine Methode, die es ermöglicht, autonom Eigenschaften in Daten zu erkennen. Ihre Forschungsansätze basieren auf physikalischen Prinzipien: Hopfields Netzwerk beschreibt Materialeigenschaften aufgrund atomarer Spins, während Hinton für seine Boltzmann-Maschine Ansätze aus der statistischen Physik verwendet.
Das Komitee betonte, dass ihre Arbeiten nicht nur die Grundlagen heutiger KI-Anwendungen bilden, sondern auch in der Physik selbst weitreichende Auswirkungen haben – etwa bei der Entwicklung neuer Materialien. Gemeinsam teilen sich Hopfield und Hinton das Preisgeld von 11 Millionen schwedischen Kronen.
Für Geoffrey Hinton ist dies nicht die erste hochkarätige Auszeichnung. Bereits 2019 erhielt er gemeinsam mit Yann LeCun und Yoshua Bengio den Turing Award, die höchste Ehrung in der Informatik, für seine Beiträge zum Deep Learning. Trotz anfänglicher Skepsis gegenüber dieser Methode bewiesen die drei Forscher, dass Deep Learning, kombiniert mit leistungsfähigeren Rechnern und großen Datenmengen, immense Fortschritte in Bereichen wie Sprachverarbeitung und Bilderkennung ermöglicht. Besonders seit 2012, als Hintons Deep-Learning-Netzwerk einen Bilderkennungstest deutlich besser bestand als alle anderen Ansätze, dominiert diese Methode die KI-Forschung.