കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രാപ്തമാക്കുന്ന
അടിസ്ഥാനപരമായ കണ്ടെത്തലുകളും കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളും പരിഗണിച്ച് 2024 ലെ
ഭൗതിക ശാസ്ത്രത്തിനുള്ള നോബേൽ സമ്മാനം ലഭിച്ച ശാസ്ത്രജ്ഞർ ആരൊക്കെയാണ്?
Aഡേവിഡ് ബേക്കർ, ഡെമിസ് ഹസാബിസ്, ജോൺ ജമ്പർ
Bവിക്ടർ ആംബ്രോസ്, ഗാരി റുവ്കുൻ
Cജോൺ ജെ. ഹോപ്ഫീൽഡ്, ജെഫി ഹിന്റൺ
Dസൈമൺ ജോൺസൺ, ജെയിംസ് എ. റോബിൻസൺ
Answer:
C. ജോൺ ജെ. ഹോപ്ഫീൽഡ്, ജെഫി ഹിന്റൺ
Read Explanation:
2024-ലെ ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിനുള്ള നോബേൽ സമ്മാനം: വിശദീകരണം
- നോബേൽ സമ്മാനിതർ: 2024-ലെ ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിനുള്ള നോബേൽ സമ്മാനം കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രാപ്തമാക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാനപരമായ കണ്ടെത്തലുകൾക്കും കണ്ടുപിടിത്തങ്ങൾക്കും അമേരിക്കൻ ശാസ്ത്രജ്ഞരായ ജോൺ ജെ. ഹോപ്ഫീൽഡ്, ജെഫ്രി ഹിന്റൺ എന്നിവർക്കാണ് ലഭിച്ചത്.
- നോബേൽ സമ്മാന വിഷയം: അവരുടെ ഗവേഷണങ്ങൾ ആധുനിക ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ (AI) വികാസത്തിന് അടിത്തറയിട്ടു. ഇത് ഇന്നത്തെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ നിർണായക സ്വാധീനം ചെലുത്തി.
ജോൺ ജെ. ഹോപ്ഫീൽഡിന്റെ സംഭാവനകൾ:
- ഹോപ്ഫീൽഡ് നെറ്റ്‌വർക്ക്: 1982-ൽ ജോൺ ജെ. ഹോപ്ഫീൽഡ് ഒരുതരം കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കായ ഹോപ്ഫീൽഡ് നെറ്റ്‌വർക്ക് വികസിപ്പിച്ചു. ഇത് മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഓർമ്മശക്തിയെ അനുകരിക്കുന്ന, ഒരുതരം അസ്സോസിയേറ്റീവ് മെമ്മറി (Associative Memory) ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒന്നാണ്.
- നിർണായക സ്വാധീനം: ഈ കണ്ടുപിടിത്തം വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നതിനും വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഒരു വലിയ മുന്നേറ്റമായിരുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ (Pattern Recognition) പോലുള്ള കാര്യങ്ങളിൽ.
- ബയോളജിക്കൽ പ്രചോദനം: അദ്ദേഹത്തിന്റെ മോഡൽ ന്യൂറോണുകൾ എങ്ങനെ ആശയവിനിമയം നടത്തുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകി.
ജെഫ്രി ഹിന്റണിന്റെ സംഭാവനകൾ:
- ഡീപ് ലേണിംഗിന്റെ പിതാവ്: ഡീപ് ലേണിംഗിന്റെ (Deep Learning) പിതാവ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ജെഫ്രി ഹിന്റൺ ആധുനിക ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ വളർച്ചയിൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിച്ചു.
- ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ അൽഗോരിതം: 1986-ൽ അദ്ദേഹം സഹപ്രവർത്തകരുമായി ചേർന്ന് ബാക്ക്പ്രൊപ്പഗേഷൻ (Backpropagation) അൽഗോരിതം വികസിപ്പിച്ചു. ഇത് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്ക് കാര്യക്ഷമമായി പഠിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു രീതിയാണ്. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ ഇത് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളെ പ്രാപ്തമാക്കി.
- അടിസ്ഥാനപരമായ കണ്ടുപിടുത്തം: ഈ അൽഗോരിതം കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, പ്രകൃതിഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ വിപ്ലവകരമായ മാറ്റങ്ങൾക്ക് വഴിയൊരുക്കി.
- വിവിധ മേഖലകളിലെ ഉപയോഗം: അദ്ദേഹത്തിന്റെ ഗവേഷണങ്ങൾ ഇന്ന് നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പല സാങ്കേതികവിദ്യകളിലും (ഉദാ: സ്മാർട്ട്ഫോണുകൾ, ഓൺലൈൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ, മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസിസ്) പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.
പൊതുവായ പ്രസക്തിയും പ്രാധാന്യവും:
- AI-യുടെ കുതിച്ചുചാട്ടം: ഈ രണ്ട് ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെയും കണ്ടെത്തലുകൾ കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളെ കൂടുതൽ ശക്തവും ഉപയോഗപ്രദവുമാക്കി, ഇത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മേഖലയിൽ ഒരു കുതിച്ചുചാട്ടത്തിന് വഴിയൊരുക്കി.
- നോബേൽ സമ്മാനങ്ങളുടെ ചരിത്രത്തിൽ: കമ്പ്യൂട്ടർ ശാസ്ത്രവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മേഖലയ്ക്ക് ഭൗതികശാസ്ത്ര നോബേൽ സമ്മാനം ലഭിക്കുന്നത് ഈ വിഷയത്തിന്റെ പ്രാധാന്യം എടുത്തു കാണിക്കുന്നു.
- മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സ്വാധീനം: അവരുടെ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ വളർച്ചയ്ക്കും വ്യാവസായികവും സാമൂഹികവുമായ പ്രയോഗങ്ങൾക്കും വലിയ സംഭാവന നൽകി.