Det er netop blevet afsløret, at Nobelprisen i fysik går til et forskerpar, der har haft en væsentlig indflydelse på vores allesammens hverdag.
Amerikanske John J. Hopfield og britisk-canadiske Geoffrey E. Hinton får nemlig den flotte pris for deres opfindelse af de første neurale netværk, der i dag bruges i en række forskellige slags kunstig intelligens – blandt andet ChatGPT.
»Jeg var ekstremt overrasket,« sagde Geoffrey E. Hinton i dag på et pressemøde.
»Jeg har en tid til en MR-skanning i dag. Men den må jeg vist hellere aflyse,« fortsatte han.
Geoffrey E. Hinton og John J. Hopfield har da også god grund til at droppe lægebesøg og i stedet åbne en god flaske champagne.
De har nemlig lavet et vigtigt bidrag til en teknologi, der i dag former vores samfund og hverdag, fortæller Isabelle Augenstein, der er professor i sprogmodeller på Københavns Universitet.
»ChatGPT er ligesom mange andre typer kunstig intelligens bygget på neurale netværk. Og det er de netværk, som de to forskere for årtier siden har været med til at udvikle,« siger hun.
\ Hvad er et neuralt netværk?
Neurale netværk er netværk af biologiske nerveceller eller netværk af kunstige nerveceller brugt i kunstig intelligens. Kunstige neurale netværk er inspireret af, men meget forskellige fra, de netværk af nerveceller, som ethvert dyr med nervesystem besidder.
Et typisk neuralt netværk består af en række simple beregningsenheder, kaldet (kunstige) neuroner, der arbejder sammen for at bearbejde og forstå data.
Du kan forestille dig det neurale netværk som et vejkort, hvor der er nogle store byer og nogle veje, der forbinder de her byer med hinanden. Når byerne modtager en bestemt information, kan de videreformidle det via vejene. På den måde kan man bruge de her knudepunkter og veje til at lagre og viderebringe information.
Man bruger neurale netværk i sprogmodeller som ChatGPT. Her prøver netværket at gætte det næste meningsfulde ord i en sætning, baseret på den information, det har om, hvordan sætninger normalt er bygget op. Alle de forskellige ’byers’ information bruges altså til at gætte, hvordan de forskellige informationer skal forbindes i sætninger via ’vejene’.
Kilde: Lex.dk, Isabelle Augenstein
Sprogmodellen ChatGPT bruger neurale netværk til at kunne skrive meningsfulde svar til brugerne. Det neurale netværk gør, at chatbotten kan gætte sig til, hvad det næste ord skal være i en sætning.
»Det er bare ét eksempel på, hvor teknologien i dag bliver brugt,« lyder det fra Isabelle Augenstein.
Ansigtsgenkendelse og dyrebeskyttelse
For meget er sket siden starten af 1980’erne, hvor Hinton og Hopfield med metoder fra fysikkens verden udviklede deres neurale netværksmodeller.
I dag bruges principperne i neurale netværk også, når man får skannet sit ansigt i lufthavnen (ansigtsgenkendelse), eller når man søger efter bestemte mennesker eller ting i billeder på sin telefon, fortæller Isabelle Augenstein.
»Teknologien sorterer store mængder data og skaber mening i dem,« siger hun.
Forskere i dyrebeskyttelse bruger også neurale netværk, når de vil finde ud af, om en bestemt frø eksempelvis lever i Amazonas jungle. Teknologien leder de mange timers kameraoptagelser igennem og markerer de billeder, hvor der er frøer på.
»Det sparer forskerne for selv at sidde og kigge tusindevis af billeder igennem,« forklarer Isabelle Augenstein.
Teknologien rummer også farer
Men selvom der er mange positive aspekter ved neurale netværk, bør man også være opmærksom på de mulige problemer, som teknologien kan medføre, påpeger Geoffrey E. Hinton, der altså er en af de to nobelprismodtagere.
»Teknologien vil blive ved med at have en kæmpe indflydelse – på linje med den industrielle revolution,« sagde han på pressemødet.
Kunstig intelligens vil eksempelvis hjælpe sundhedssystemet, men kan også få store negative konsekvenser, hvis teknologien kommer ud af kontrol, tilføjede han.
Flere forskere har eksempelvis peget på faldgruberne ved ansigtgenkendelse, når det gælder vores ret til privatliv. Andre beskriver, hvordan chatbots kan narre børn til at fortælle følsomme oplysninger.
Fysik eller teknologi?
I livechatten, der foregik samtidig med, at nobelprisvinderne blev offentligtgjort, var der flere, der satte spørgsmålstegn ved, om Nobelprisen mere er givet til en opfindelse, der ligger indenfor feltet teknologi frem for fysik.
Jonatan Bohr Brask, der er lektor i kvantefysik på Danmarks Tekniske Universitet, er da også overrasket over vinderne.
»Jeg kan sagtens se, at deres metoder har bidraget virkelig meget til samfundet. Men det er lidt overraskende, at fysikprisen går til det felt (teknologiske, red.),« siger han.
For Isabelle Augenstein er det svært at afkode, hvor meget af forskernes opfindelser, der har været forankret i fysik.
Hun forklarer at John J. Hopfield sammenligner det neurale netværks tilstand med en egenskab, der svarer til energien i det såkaldte ’spin-system’, som man kender fra fysikkens verden.
Derudover bruger Geoffrey E. Hinton i sin model en ligning for at udregne sandsynlighed i forskellige mønstre, der er udviklet af fysikeren Ludwig Boltzmann.
»Deres arbejde er helt klart en nobelpris værd. Men om det skulle være indenfor fysik, det ved jeg ikke,« slutter hun.
