Nobelpreis für Physik Mit Physik und neuronalen Netzen die Zukunft der KI gestalten

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Die beiden Physiker John Hopfield und Geoffrey Hinton wurden von der Königlich-Schwedische Akademie der Wissenschaften mit dem Nobelpreis für Physik 2024 geehrt. Sie legten bereits in den 1980er Jahren die physikalischen Grundlagen für künstliche Intelligenz.

Wenn man sich heute mit künstlicher Intelligenz und den Methoden des maschinellen Lernens beschäftigt, dann ist vieles für uns schon selbstverständlich. Die Idee der künstlichen Intelligenz geht auf künstliche neuronale Netze zurück. In den 1940er Jahren beschäftigen sich Forscher erstmals damit, wie das Gehirn verschalten ist und wie sich Synapsen mathematisch nachbilden lassen.

Hopfield revolutionierte die neuronalen Netzwerke

Der Nutzen der ersten Computermodelle, die künstliche neuronale Netze nachbildeten waren sehr beschränkt. Das änderte sich mit dem US-Wissenschaftler John Hopfield. Der 91-jährige emeritierte Professor der Princeton University hat in den frühen 1980er Jahren ein neuronales Netzwerk entwickelt, das als ein assoziatives Gedächtnis fungiert. Es basiert auf der Funktionsweise des menschlichen Gehirns und künstliche Neuronen sind miteinander verbunden und beeinflussen sich gegenseitig. Das eigentliche Lernen erfolgt über Verbindungen zwischen den Neuronen, die sich verändern können. Damit war er in der Lage, ein dem Computer vorher gezeigtes Bild wiederzuerkennen, auch wenn sich Details verändert hatten. Dazu nutzte er mathematische Modelle aus der Physik.

Hopfield ließ sich nicht nur von der Hirnforschung, sondern auch vom Magnetismus inspirieren. Das von ihm entwickelte Netzwerk strebt einen Zustand minimaler Energie an. Ähnlich einem magnetischen Kristall. Das ursprüngliche Modell von Hopfield verwendete 30 künstliche Neuronen und etwa 500 Parameter. Allerdings verzögerten eine begrenzte Rechenleistung und Speicherkapazität in den 1980er Jahren die praktische Anwendung.

Boltzmann-Maschine zur automatischen Bilderkennung

Sein Partner ist der 76-jährige Brite Geoffrey Hinton. Er hat mit der Boltzmann-Maschine ein Verfahren zur automatischen Bilderkennung entwickelt, das auf der Boltzmann-Gleichung aus der Physik basiert. Mit dieser Methode ist es möglich, unbekannte Bilder zu klassifizieren. Der von Hinton entwickelte Ansatz ermöglicht es Computern, anhand von Beispielen zu lernen, anstatt mit expliziten Anweisungen programmiert zu werden.

Hinton war auch an der Entwicklung von AlexNet beteiligt, einem bahnbrechenden Projekt zur Bilderkennung. Es war eines der ersten neuronalen Netze zur Bilderkennung, das Grafikkarten zur Berechnung nutzte – eine Technik, die heute Standard ist.

Im Gegensatz zu Hopfield gilt Hinton als KI-Warner. Der Mann, der gerne als Godfather (Pate) der künstlichen Intelligenz bezeichnet wird und lange für Google arbeitete, zog 2023 einen aufsehenerregenden Schlussstrich: Er kündigte seinen Job beim Konzern, um freier über die Gefahren der KI sprechen zu können. Gleichzeitig bedauerte Hinton seine Arbeit, deren Folgen er nicht vorhergesehen habe. KI-Systeme könnten massenhaft Fehlinformationen verbreiten und Menschen könnten nicht mehr zwischen Wahrheit und Fiktion unterscheiden.

Werkzeuge der Physik für die KI

Die Königlich-Schwedische Akademie der Wissenschaften begründete die Vergabe des Preises an die beiden Männer damit, dass sie „die Werkzeuge der Physik genutzt haben, um Methoden zu entwickeln, die die Grundlage für das heutige leistungsfähige maschinelle Lernen bilden“, das „Wissenschaft, Technologie und das tägliche Leben revolutioniert“. Der Preis ist mit elf Millionen Schwedischen Kronen (1,1 Millionen US-Dollar) dotiert, die sich die beiden Preisträger teilen. (heh)

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