2024年のノーベル物理学賞は、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習における基礎的な発見と発明に対して、ジョン・J・ホップフィールドとジェフリー・E・ヒントンに授与されました。彼らの功績は人工知能の基礎を築き、機械学習や深層学習を可能にしました。

ホップフィールドは、データ内の画像やその他の種類の模式を記憶し、再構築できる連想記憶を開発しました。一方、ヒントンは、画像内の特定の要素の認識など、データ内の属性を自律的に検索する方法を発明しました。

ノーベル物理学賞委員会委員長のエレン・ムーンスは、人工知能は一見ノーベル物理学賞の有力候補とは見えないものの、学習能力を持つニューラルネットワークの発見とその応用は物理学と密接に関連していると述べています。

ホップフィールドとヒントンの研究は人間の脳に着想を得ており、人工ニューラルネットワークは人工ニューロンで構成され、それらが共同して問題解決に取り組みます。人工ニューラルネットワークは様々な作業をこなすことができ、複雑な問題解決にも挑戦することで、人間の知性と能力を拡張します。

人工ニューラルネットワークの用途は広く、データ処理、医療画像分類、ソーシャルネットワークの選別、金融予測などがあります。同時に、人工ニューラルネットワークはコンピュータビジョンも備えており、画像やビデオから情報を抽出し、意思決定を行う能力を持っています。

2024年のノーベル物理学賞は、人工知能分野におけるホップフィールドとヒントンの基礎的な貢献を称えるものです。