جایزه نوبل فیزیک ۲۰۲۴ به دو پیشگام در هوش مصنوعی، جان هاپفیلد (John Hopfield) و جفری هینتون (Geoffrey Hinton) اهدا شد؛ اما این تصمیم برخلاف انتظار، موجی از بحث و جدل را به همراه داشت. بسیاری از فیزیک‌دانان سنتی معتقد بودند که جایزه‌ای که به‌طور تاریخی به کشفیات بنیادین در زمینه‌هایی مانند ذرات زیراتمی یا کیهان‌شناسی داده می‌شد، حالا به دستاوردهایی رسیده که بیشتر به نرم‌افزار و محاسبات مرتبط‌اند تا به فیزیک خالص. این تغییر، برخی را نگران کرده است که ممکن است هویت جایزه نوبل فیزیک تضعیف شود و به سمت فناوری‌های کاربردی به جای کشفیات نظری فیزیکی سوق پیدا کند.
آیا هوش مصنوعی که هنوز هم در میان برخی محققان به‌عنوان یک فناوری غیرقابل پیش‌بینی و حتی خطرناک شناخته می‌شود، شایسته دریافت جایزه نوبل فیزیک بود؟ این سؤال نه‌تنها مرزهای سنتی علم را به چالش کشید بلکه نشان داد که چگونه هوش مصنوعی به‌سرعت در حال تسلط بر حوزه‌های علمی است که زمانی کاملاً دور از دسترس آن به نظر می‌رسیدند. با این حال، منتقدان استدلال می‌کنند که این انتخاب می‌تواند باعث شود تأکید بیش از حدی بر روش‌های محاسباتی در علم ایجاد شود و روش‌های تجربی و نظری فیزیک به حاشیه رانده شوند. برخی از فیزیک‌دانان از این نگران‌اند که ممکن است اهمیت داده‌ها و آمار بر اصول و مفاهیم بنیادی فیزیک غالب شود.
شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) در اصل از نحوه کار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. همان‌طور که مغز از نورون‌هایی تشکیل شده که با هم ارتباط دارند، شبکه‌های عصبی هم از “نود”هایی ساخته شده‌اند که به هم متصل‌اند. هر نود می‌تواند ورودی‌های خود را وزن‌دهی کند، یعنی تصمیم بگیرد که کدام ورودی‌ها مهم‌تر هستند. در اصطلاح فیزیکی، این شبکه‌ها با تنظیم قدرت اتصالات (که مشابه سیناپس‌ها در مغز است) بین نودها، بر اساس ورودی‌ها و خروجی‌ها کار می‌کنند. این روند تنظیم، که به آن آموزش می‌گویند، شامل یافتن وزن‌هایی است که خطا را به حداقل برساند—مفهومی که به شدت با حداقل‌سازی انرژی در سیستم‌های فیزیکی مرتبط است.
یکی از کارهای بزرگ جان هاپفیلد در زمینه شبکه‌های عصبی، اختراع شبکه‌ای به نام “شبکه هاپفیلد” بود. این شبکه برای ذخیره و بازسازی تصاویر و الگوها طراحی شده بود. این سیستم با استفاده از مفاهیم فیزیکی مانند انرژی و اسپین‌های اتمی، الگوهای ذخیره شده را بازسازی می‌کرد. فرض کنید شبکه هاپفیلد تصویری ناقص از یک چهره را دریافت می‌کند؛ این شبکه با کاهش انرژی سیستم سعی می‌کند تصویر کامل‌تری از آن چهره بسازد، تا جایی که به بهترین و کامل‌ترین نسخه برسد. این نوع فرآیند به فیزیک آماری مرتبط است، جایی که سیستم‌ها همیشه به دنبال کمینه‌سازی انرژی هستند.
جفری هینتون، به عنوان یک پیشگام دیگر در این حوزه، کار هاپفیلد را توسعه داد و مفاهیمی مثل ماشین بولتزمن (Boltzmann Machine) را معرفی کرد. این ماشین با استفاده از مفاهیم فیزیکی آماری می‌تواند الگوهای پیچیده‌ای را از داده‌ها استخراج کند. یکی از کاربردهای این ماشین‌ها، دسته‌بندی تصاویر و یادگیری ویژگی‌های مهم آنهاست. ماشین بولتزمن همچنین برای تشخیص الگوهای پنهان در داده‌ها بسیار قدرتمند است و مبنای بسیاری از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی امروزی شده است.
یکی از انتقادات مهم به این تصمیم، نادیده گرفتن کشفیات سنتی فیزیکی است. در سال‌های اخیر، پژوهش‌های چشمگیری در زمینه‌هایی مانند امواج گرانشی، محاسبات کوانتومی و کشف ماده تاریک انجام شده است که شاید شایسته توجه بیشتری بوده‌اند. برخی معتقدند که این نوع انتخاب‌ها می‌تواند به‌جای تشویق پژوهش‌های بنیادی فیزیکی، بیشتر به دستاوردهای فناوری‌ای بپردازد که شاید هنوز تأثیرات بلندمدت آن‌ها در فیزیک کاملاً روشن نباشد.
کار این دو برنده، پایه‌گذار هوش مصنوعی امروزی است. کاربردهای آن‌ها از دستیارهای صوتی مثل سیری و الکسا گرفته تا سیستم‌های تصویربرداری پزشکی که بیماری‌ها را با دقت شگفت‌انگیزی شناسایی می‌کنند، متنوع است. شبکه‌های عصبی همچنین در رانندگی خودکار، مدل‌سازی مالی و حتی پیش‌بینی تغییرات اقلیمی نقش مهمی دارند.
در فیزیک، ANNs روش‌های کشف مواد جدید را متحول کرده‌اند. با تقلید از ساختار و رفتار شبکه‌های عصبی، پژوهشگران می‌توانند مواد با خواص دلخواه را شبیه‌سازی کنند و فرآیند نوآوری در زمینه‌هایی مانند نانوتکنولوژی و ابررساناها را تسریع کنند. در هم‌جوشی هسته‌ای، با تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی رفتار پلاسما، به حفظ پایداری آن کمک می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌سرعت ناپایداری‌ها را شناسایی کرده و راهکارهای بهینه را پیشنهاد می‌دهند. این فناوری می‌تواند دستیابی به انرژی پاک و بی‌پایان را تسریع کند.
نگرانی‌های اخلاقی نیز بخشی از انتقادهای مرتبط با اعطای جایزه نوبل به هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی، با وجود موفقیت‌های بزرگ، هنوز با مسائل پیچیده‌ای از جمله نظارت گسترده، سوءاستفاده‌های امنیتی و تبعیض‌های ناشی از الگوریتم‌ها مواجه است. برخی از منتقدان نگرانند که این جایزه ممکن است تأیید ناخواسته‌ای برای فناوری‌ای باشد که هنوز بسیاری از جنبه‌های اخلاقی آن حل‌نشده است.
جایزه نوبل فیزیک ۲۰۲۴ به هاپفیلد و هینتون نشان‌دهنده این است که چگونه علم فیزیک و هوش مصنوعی می‌توانند به هم پیوند بخورند و تحولی شگرف در علوم مختلف ایجاد کنند. در عین حال، این انتخاب بحث‌هایی جدی در مورد تغییر تمرکز علمی ایجاد کرده است. آیا این یک تغییر مثبت و لازم است که درهای جدیدی به روی علم باز می‌کند یا انحرافی از مسیر اصلی فیزیک؟ هرچند آینده نشان خواهد داد که این تصمیم چگونه بر فیزیک و علوم دیگر تأثیر می‌گذارد، آنچه مسلم است این است که هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر ساختار علم و فناوری است و نقشی اساسی در آینده خواهد داشت.
