Nagroda Nobla 2024 z fizyki przyznana. Wielkie zaskoczenie

Mija drugi dzień Tygodnia Noblowskiego, w którym poznajemy laureatów najważniejszego wyróżnienia dla świata nauki, literatury, ekonomii i dążenia do pokoju na świecie. Pierwszych nagrodzonych poznaliśmy już w poniedziałek 7 października, kiedy komitet ogłosił Nagrodę Nobla w dziedzinie fizjologii lub medycyny. W tym roku otrzymali go amerykańscy badacze Victor Ambros i Gary Ruvkun za odkrycie mikroRNA i jego roli w post-transkrypcji regulacji genów.

Wśród przyznawanych nagród tradycyjnie jedna przypada za najważniejsze odkrycia na polu fizyki. W ubiegłym roku otrzymało go trzech naukowców: Pierr Agostini ze Stanów Zjednoczonych, Ferenc Krausz z Niemiec i Anne L’Huillier ze Szwecji za niezwykłe osiągnięcia w fizyce attosekundowej, a dokładnie "metody eksperymentalne, które generują attosekundowe impulsy światła do badania dynamiki elektronów w materii".

Trójka laureatów została doceniona za badania, które dały ludzkości nowe innowacyjne narzędzia pozwalające na rozpoczęcie eksploracji świata elektronów wewnątrz atomów i cząsteczek. Naukowcy zademonstrowali nowy sposób tworzenia ekstremalnie krótkich impulsów światła, które można użyć w pomiarach szybkich procesów, w których elektrony zmieniają energię lub się poruszają.

Wcześniej uważano, że granicą błysków światła, które można wytworzyć, była femtosekunda (0,000 000 000 000 001 sekundy). Laureaci z 2023 r. przesunęli ją, obrazując procesy w jeszcze mniejszej skali, w attosekundach (0,000 000 000 000 000 001 sekundy).

Zwykle jeszcze przed rozdaniem nagród w sieci pojawiają się spekulacje co do potencjalnych kandydatów. W tym roku w centrum uwagi znaleźli się: izraelsko-brytyjski fizyk David Deutsch, profesor Uniwersytetu Oksfordzkiego oraz amerykański matematyk Peter Shor. David Pendlebury, szef grupy analitycznej Clarivate, która monitoruje potencjalnych laureatów Nagrody Nobla w dziedzinie nauk ścisłych, powiedział w rozmowie z agencją AFP, że duet może zostać uhonorowany "za pracę nad algorytmami kwantowymi i obliczeniami kwantowymi". Znaleźli się oni w gronie faworytów m.in. ze względu na liczbę cytowań ich prac. Jednocześnie trzeba przyznać, że ich faktyczny wybór byłby zaskakujący, ponieważ badania nad fizyką kwantową zostały docenione tą prestiżową nagrodą w 2022 roku.

Innymi potencjalnymi kandydatami do tegorocznej Nagrody Nobla z fizyki byli:

Królewska Szwedzka Akademia Nauk postanowiła przyznać Nagrodę Nobla 2024 w dziedzinie fizyki Johnowi J. Hopfieldowi i Geoffreyowi E. Hintonowi "za fundamentalne odkrycia i wynalazki, które umożliwiają uczenie maszynowe za pomocą sztucznych sieci neuronowych".

Tegoroczni laureaci w dziedzinie fizyki John Hopfield i Geoffrey Hinton wykorzystali narzędzia z zakresu fizyki do skonstruowania metod, które pomogły położyć podwaliny pod dzisiejsze potężne uczenie maszynowe. Hopfield stworzył strukturę, która może przechowywać i rekonstruować informacje. Hinton wynalazł metodę, która może niezależnie odkrywać właściwości w danych i która stała się ważna dla dużych sztucznych sieci neuronowych, które są obecnie w użyciu.

Laureat fizyki 2024 Geoffrey Hinton wykorzystał sieć opracowaną przez swojego współlaureata Johna Hopfielda jako podstawę nowej sieci: maszyny Boltzmanna. Może ona nauczyć się rozpoznawać charakterystyczne elementy w danym typie danych. Maszyna Boltzmanna może być używana do klasyfikowania obrazów lub tworzenia nowych przykładów typu wzorca, na którym została wytrenowana. Hinton rozwinął tę pracę, pomagając zainicjować obecny wybuchowy rozwój uczenia maszynowego.

---

Chociaż komputery nie potrafią myśleć, maszyny mogą teraz naśladować funkcje, takie jak pamięć i uczenie się. Laureaci Nagrody Nobla w dziedzinie fizyki za rok 2024 pomogli to umożliwić. Wykorzystując podstawowe koncepcje i metody z zakresu fizyki, opracowali technologie, które wykorzystują struktury w sieciach do przetwarzania informacji.

Jak zauważył dr hab. Rafał Demkowicz-Dobrzański, prof. UW z Instytutu Fizyki Teoretycznej po zakończeniu prezentacji, w rzeczywistości mamy pierwszą Nagrodę Nobla z informatyki, to nagroda za algorytmy. Alfred Nobel ustanawiając nagrodę swoją ostatnią wolą nie przewidział takiego rozwoju informatyki. Komitet noblowski postanowił jednak podejść szeroko do tematu nagradzając naukowców z tej dziedziny. Nie znaczy to oczywiście, że nie ma to żadnego związku z fizyką. John J. Hopfield swoją pracę zaczynał właśnie od prac w dziedzinie fizyki.

Nagroda była z kolei zaskoczeniem dla prof. Krzysztofa Meissnera, który spodziewał się nagrody ze ścisłej fizyki. Pomimo tego, że uważa iż sztuczne sieci neuronowe z pewnością będą użyteczne, najprawdopodobniej w fizyce także, to ma wątpliwości co do nagrody za tego typu narzędzie. Uważa on, że Nagroda Nobla w dziedzinie fizyki powinna być przyznawana za szczególne zasługi konkretnie dla fizyki.

Po zakończeniu transmisji przyznania nagrody, prowadzonej m.in. przez Centrum Współpracy i Dialogu UW, poprosiliśmy o komentarz prof. Rafała Demkowicza-Dobrzańskiego, który wraz z prof. Krzysztofem Meissnerem i prof. Andrzejem Wysmołkiem wypowiadali się przed i po ogłoszeniu Nagrody Nobla 2024 z fizyki.

GeekWeek: Czy tegoroczna Nagroda Nobla z fizyki była dla pana zaskoczeniem?

Dr hab. Rafał Demkowicz-Dobrzański, prof. UW: - Była dużym zaskoczeniem, aczkolwiek nie oburzam się na to. Uważam, że nobliści jak najbardziej zasłużyli, żeby zostać uhonorowani, choć mogliby być także nagrodzeni w kategorii medycyny, ponieważ stworzyli sieci neuronowe wzorowane na naszych mózgach. [...] Mogliby również dostać (Nobla - red.) z ekonomii, bo sztuczne sieci neuronowe będą podstawą rozwoju naszego społeczeństwa w najbliższych latach.

Ile tegoroczna Nagroda Nobla ma wspólnego z fizyką?

- John J. Hopfield jest fizykiem, ma osiągnięcia, więc w tym sensie nagrodę dostał fizyk, choć za pracę nie do końca z fizyki. Niemniej sam pomysł sieci neuronowych i tego, jaka jest ich struktura i mechanizmy działania był inspirowany modelami, które są stosowane w fizyce. W jakimś sensie fizycy interesujący się działaniem naszego mózgu prawdopodobnie byli najbardziej naturalni, żeby wejść w ten temat i go rozwijać. Natomiast sama nagroda bezpośrednio już jest za przetwarzanie informacji przez nasze komputery, czyli za coś czysto informatycznego, za algorytm, sposób przetwarzania informacji.

Jak sztuczne sieci neuronowe można wykorzystać w badaniach fizycznych?

- Sieci, które mamy dzisiaj będą świetnie pomagać w takich dziedzinach jak medycyna, chemia, biologia, gdzie mamy do czynienia z bardzo dużą ilością danych, przypadków, które nie do końca podlegają prostym regułom. Potrzeba ich analizowania przekracza możliwości człowieka. W takich dziedzinach te systemy będą kluczowe, żebyśmy nie utonęli w ilości danych, które wyprodukowaliśmy jako ludzkość i mogli je sensownie przetwarzać.

- W fizyce też są dziedziny, gdzie tego typu badania są prowadzone, np. badania nad nowymi materiałami. Natomiast w fizyce bardziej fundamentalnej, teoretycznej, gdzie szukamy podstawowych praw, te sieci nic nie pomogą.

Profesor przyznał, że choć fizyka jest w tym roku trochę poszkodowana, ponieważ jest wielu naukowców, których warto byłoby wyróżnić, to samo osiągnięcie jak najbardziej zasługuje na uznanie. Definiuje ono, jak będzie wyglądał świat za parę lat. Warszawski naukowiec jest też zdania, że poszerzanie tradycyjnych dziedzin akademickich o pokrewne nauki można uznać za pozytywny krok. Dzięki temu, że mówimy o osiągnięciu, które kojarzy wiele osób (o sztucznej inteligencji i Chatcie GPT słyszała już prawdopodobnie większość ludzi), można łatwiej docierać z popularyzacją nauki, której wciąż w przestrzeni medialnej jest zbyt mało. W przypadku doceniania bardziej hermetycznego odkrycia wówczas zainteresowanie będzie mniejsze.

W środę 9 października zostanie przyznana Nagroda Nobla w dziedzinie chemii. W kolejnych dniach wręczona zostanie również literacka Nagroda Nobla oraz Nagroda Pokojowa, a Tydzień Noblowski zamknie nagroda w dziedzinie ekonomii.

***

Bądź na bieżąco i zostań jednym z 90 tys. obserwujących nasz fanpage - polub Geekweek na Facebooku i komentuj tam nasze artykuły!