Только что в Нобелевском комитете объявили, что премию 2024 года по физике получили двое учёных — это Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон. Физикам, возможно, первое имя что-то и говорит, это действительно физик. Только вот обе фамилии не просто говорят — кричат специалистам по искусственному интеллекту. Фактически, произошло что-то беспрецедентное: нобелевскую премию по физике получили за работы в области ИИ, более конкретно — за машинное обучение и глубокие нейронные сети. А это, на минуточку, математические модели. То есть нобелевскую премию по физике получили за работу в области математики. Альфред Нобель прямо сейчас кружится со скоростью света, так как он чётко завещал, что математикам его премии не давать.

Решение Нобелевского комитета вполне понятно. Сегодня мы находимся в состоянии выхода на устойчивое плато в части развития технологий искусственного интеллекта, особенно принимая во внимание последние достижения в области глубоких нейронных сетей — генеративные модели (языковые, художественные, видео и даже генеративные модели для молекул). Рано или поздно такое должно было случиться. Вот и случилось.

В общем-то, это отличная новость. Все специалисты по ИИ сегодня должны порадоваться.

1️⃣ Джон Хопфилд разработал особую архитектуру ассоциативной нейронной сети, которая решает интересную задачу оптимизации. Сеть запоминает некоторое множество «эталонов», которые может восстановить из зашумлённого входного сигнала. Для этого используется специфический метод машинного обучения, который существенно отличается от традиционных (коррекции ошибки и обратного распространения ошибки).

2️⃣ Джеффри Хинтон, фактически, является «отцом» глубокого обучения. Многие современные архитектуры искусственных нейронных сетей базируются на его ранних работах. Он также переизобрёл метод обратного распространения ошибки (этот метод независимо был предложен несколькими исследователями). Многое, что мы сегодня используем на практике, мы делаем благодаря работам этого учёного.

Необходимо помнить, что работы в области искусственных нейронных сетей основаны на одной интересной теореме о том, что сложные многомерные функции могут быть разложены на более простые одномерные функции. Теорема была доказана в 1957 году советскими математиками Андреем Колмогоровым и Владимиром Арнольдом.

Вручение нобелевской премии по химии "за вычислительный дизайн белка" это значимое событие для всех тех, кто проводит исследования в области вычислительной химии и биологии. Это не просто признание того, что разработка лекарств и изучение структурных особенностей таргетных белков требует in silico (прим. редактора in silico — компьютерное моделирование эксперимента) подхода. Это утверждение, что методы in silico могут быть основой.

Тем не менее, крайне необходимо отметить, что AlphaFold (прим. редактора — инструмент, за который вручили премию) это инструмент, использование которого требует определенных знаний. Так редактор одного журнала, при публикации данных рентгеноструктурного анализа одной белковой структуры отметил, что использование сложных экспериментальных методов исследования структуры белка уже не актуально, так как есть AlphaFold. Это опасное утверждение потому, что AlphaFold продолжает обучаться на новых экспериментальных данных.

На мой взгляд прошло очень мало времени для признания. Первый выпуск сервиса был в 2018 году.

В целом это примерно одно и тоже. Дизайн белковых структур исходя из первичной аминокислотной последовательности и предсказания третичной структуры так же на основе этой последовательности. Оба подхода это вклад в понимает структурных и функциональных особенностей белков, структуры которых по ряду причин тяжело выделить и/или описать экспериментальными методами.

Для Хан Ган это уже не первая премия за литературные труды: в 2016 году она уже была удостоена Букеровской премии за роман "Вегетарианка", кстати, переведённом на русский язык, а в 2005 - Литературной премии Ли Сана за повесть "Младенец Будда". Книги Хан Ган экранизированы, выдвигались даже на российские и французские литературные награды. Сейчас в русском переводе можно почитать "Вегетарианку" и "Человеческие поступки".

Нобелевский комитет впервые вручает награду автору из Южной Кореи, к тому же, женщине, продолжая негласную традицию: всех авторов-лауреатов последних лет объединяет способность текстом рассказать то, о чём принято молчать; ясным поэтическим языком описать трагизм и глубокие душевные переживания, присущие, в общем-то, любому человеку. Хан Ган в своих произведениях переплетает исторический контекст с индивидуальным опытом героев её повествования, выделяя личный опыт из культурного контекста и трепетно рассказывая о нём читателю. Её книги откровенны и жестоки, они рассказывают миру как о национальных травмах южнокорейского народа, так и о проблемах человечества в целом. Вообще же говоря, единым связующим всей прозы Хан Ган выступают вопросы о человеческой жестокости, общественном давлении, острые социальные проблемы.

Книги Хан Ган многим придутся не по вкусу из-за их хлёсткой откровенности, но правда, в общем-то, не обязана быть удобной. Думаю, именно поэтому Нобелевскую премию дают ей - за убеждённость в ценности жизни, за стремление к правде и за человеколюбие. За смелость рассказать всему миру о том, на что большинство предпочло бы закрыть глаза, ведь, повествуя об исторических событиях в родной стране, писательница рискует столкнуться с колоссальной критикой от самих же корейцев.

Вышел выпуск первого комедийного шоу про научную фантастику «Моя мама — голограмма» с моим участием! В выпуске обсуждали левитацию в будущем.

В шоу звездные ведущие: блогер Янчик (Ян Шаймухаметов) и Дима Хрусталев. К ведущим приходят комики и вместе они шутят и отстаивают противоположные взгляды: одни верят в светлое будущее инноваций, а другие сомневаются в их положительном влиянии. В каждом выпуске зрители и ученый голосуют за ту команду, которая была наиболее убедительной и смешной.

Скажу честно, такой формат был неожиданным, но в итоге очень прикольным. Для меня, как и для других ученых это возможность не только рассказать о своей научной деятельности, но и посмеяться над тем, как футуристические идеи могут восприниматься обычными людьми.