Примечательно, что премия по физике этого года не вызвала недоумения у специалистов-не физиков (по крайней мере той части, которая высказалась в сми или в профессиональных личных блогах). Часть физиков также разделяют решение Нобелевского комитета. Соответствующие комментарии и пояснения мы приводили в предыдущей публикации. "Физичность" новаторства фактически сводится к следующему: особый тип нейронной сети был сконструирован по аналогиям с некоторыми физическими моделями, а в основе функционирования такой сети лежит принцип минимизации энергии системы.

Приведем также комментарий профессора РАН, заведующего лабораторией №80 «Киберфизических систем» ИПУ РАН, Романа Мещерякова порталу «Научная Россия»: «Джон Хопфилд получил Нобелевскую премию именно по физике за то, что в основе его работ были физические основы. Как происходит процесс моделирования: мы видим что-то и перекладываем принцип на объект своего интереса. Джон Хопфилд изучал процессы физического мира и на основе его принципов создал сеть, способную восстанавливать запомненные образы и элементы».

Все вышеприведенные доводы можно резюмировать словами заведующего кафедрой теоретической ядерной физики НИЯУ МИФИ Сергей Попруженко: «Нобелевская премия – 2024 по физике присуждена за работы, которые продемонстрировали, что идеи, первоначально развитые для описания физических систем, таких, например, как спиновые стекла, имеют гораздо более широкую область применимости и практической полезности. Эти методы позволили разработать и реализовать алгоритмы поиска решений, пусть и неточных, но очень близких к точным, для задач материаловедения, медицины, лабораторной астрофизики и многих других направлений, в которых необходим поиск очень сложных конфигураций с заданными интегральными свойствами. Найти эти конфигурации, напрямую решая фундаментальные физические уравнения – задача, как правило, абсолютно непосильной сложности, и машинное обучение является здесь фактически единственным методом познания реальности – физической, химической, инженерной или социальной».

Еще дальше в обобщениях пошел Алексей Хохлов, академик РАН, доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой физики полимеров и кристаллов физического факультета МГУ: «... я бы предложил посмотреть на эту проблему с другой стороны и просто считать физикой (в широком смысле этого слова) изучение искусственного интеллекта и нейросетей, преподавать соответствующие курсы студентам-физикам. Существуют же на физических факультетах кафедры биофизики, геофизики, химической физики и т.д. Кстати, я думаю, что ученые с физическим образованием могут привнести новые акценты в эту область по сравнению со специалистами по «computer science». Как это в свое время сделали лауреаты Нобелевской премии по физике этого года».

Он добавляет: «Достойная задача, от которой физикам не уйти – как сделать так, чтобы искусственный интеллект выдавал не просто наиболее вероятный, но правильный ответ, не противоречащий фундаментальным физическим законам. Скажем, большим языковым моделям типа ChatGPT в этом смысле доверять нельзя, ответы можно использовать лишь как подсказку, но надо все перепроверять».

Если с первой цитатой Алексея Хохлова можно поспорить (высказанная идея уже давно реализуется, но к сожалению часто в ущерб физическим курсам, в том числе базовым, – и приобретение уникальных компетенций стоит под большим вопросом), то с последней нельзя не согласиться. И заслуженная награда в решении поставленной задачи (если речь идет о фундаментальных прорывах в физике) наверняка бы не вызвала столь горячих споров...

Другие точки зрения читайте ниже, в Подробнее.