{"type":"rich","version":"1.0","provider_name":"Transistor","provider_url":"https://transistor.fm","author_name":"ĐỌC BÁO cùng Tada ","title":"[NOBEL 2024] Nobel Vật lý - Từ bộ não người đến trí tuệ nhân tạo ","html":"","width":"100%","height":180,"duration":662,"description":"Giải Nobel Vật lý 2024 được trao cho hai nhà khoa học John J. Hopfield và Geoffrey E. Hinton với nghiên cứu về học máy lúc 16h45 ngày 8/10 (giờ Hà Nội).Nhà khoa học John Hopfield và Geoffrey Hinton đoạt giải Nobel Vật lý 2024. Ảnh: Nobel PrizeViện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển xướng tên John J. Hopfield, 91 tuổi, là giáo sư tại Đại học Princeton, New Jersey, Mỹ và Geoffrey E. Hinton, 77 tuổi, người Anh, là giáo sư tại Đại học Toronto, Canada. Hai học giả đã sử dụng các công cụ vật lý để phát triển những phương pháp đặt nền tảng cho học máy ngày nay.Nhắc đến trí tuệ nhân tạo, người ta thường nói đến công nghệ học máy sử dụng mạng thần kinh nhân tạo. Công nghệ này ban đầu được truyền cảm hứng từ cấu trúc não. Trong mạng thần kinh nhân tạo, các tế bào thần kinh của não được thể hiện bằng các nút có giá trị khác nhau. Những nút này tác động lẫn nhau thông qua những liên kết có thể ví như các khớp thần kinh và có thể được điều chỉnh mạnh lên hoặc yếu đi. Mạng thần kinh được đào tạo, ví dụ, bằng cách phát triển liên kết mạnh hơn giữa các nút có giá trị cao đồng thời. Hai nhà khoa học đoạt giải năm nay đã thực hiện công việc quan trọng với mạng thần kinh nhân tạo từ những năm 1980.John Hopfield phát minh một mạng lưới sử dụng phương pháp lưu trữ và tái tạo các dạng mẫu. Có thể hình dung các nút giống như pixel. Mạng Hopfield sử dụng vật lý mô tả các đặc điểm của vật liệu theo spin nguyên tử - đặc tính khiến mỗi nguyên tử trở thành một nam châm tí hon. Toàn bộ mạng được mô tả theo cách tương ứng với năng lượng trong hệ thống spin ở vật lý, được huấn luyện bằng cách tìm giá trị để liên kết giữa các nút, nhờ đó ảnh đã lưu có năng lượng thấp. Khi đưa một hình ảnh méo mó hoặc không hoàn chỉnh vào mạng Hopfield, nó hoạt động qua các nút một cách có hệ thống và cập nhật giá trị của chúng để năng lượng của mạng giảm. Nhờ đó, mạng thực hiện từng bước để tìm ảnh đã lưu trữ giống nhất với bức ảnh kém hoàn hảo vừa đưa vào.Geoffrey Hinton sử dụng mạng Hopfield làm nền móng...","thumbnail_url":"https://img.transistorcdn.com/SY2KGleHm9kAdYQsBAH8ItHAWRsm9IAF349PLn-XdOQ/rs:fill:0:0:1/w:400/h:400/q:60/mb:500000/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS9zaG93/LzQyMTY2LzE2ODU3/NjIxMzQtYXJ0d29y/ay5qcGc.webp","thumbnail_width":300,"thumbnail_height":300}