जॉन हॉपफील्ड (जन्म 1933) एक अमेरिकी भौतिक विज्ञानी और तंत्रिका वैज्ञानिक हैं, जिन्होंने 1982 में हॉपफील्ड नेटवर्क प्रस्तुत किए, जो आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क का एक रूप है, जिसने सांख्यिकीय भौतिकी और तंत्रिका तंत्रों में साहचर्य स्मृति के बीच एक कठोर संबंध स्थापित किया, और जिन्होंने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कों के साथ मशीन लर्निंग को सक्षम करने वाली मूलभूत खोजों के लिए जेफ्री हिंटन के साथ 2024 का भौतिकी में नोबेल पुरस्कार साझा किया।
पृष्ठभूमि
एक भौतिक विज्ञानी के रूप में प्रशिक्षित, कॉर्नेल विश्वविद्यालय से पीएचडी के साथ, हॉपफील्ड ने अपने प्रारंभिक करियर का अधिकांश समय ठोस पदार्थों की भौतिकी पर काम करते हुए बिताया, इससे पहले कि वे जैविक और कम्प्यूटेशनल समस्याओं में आगे बढ़े, प्रिंसटन, बेल लैब्स, कैलटेक और बाद में फिर से प्रिंसटन में पदों पर रहे। संघनित-पदार्थ भौतिकी से तंत्रिका विज्ञान और कम्प्यूटेशन तक का उनका अंतःविषयक मार्ग, तंत्रिका-नेटवर्क अनुसंधान के प्रति उनके विशिष्ट दृष्टिकोण को आकार देता है।
हॉपफील्ड नेटवर्क
1982 के एक पेपर में, हॉपफील्ड ने एक प्रकार के आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क का वर्णन किया, जिसे अब हॉपफील्ड नेटवर्क कहा जाता है, जिसमें न्यूरॉन्स एक-दूसरे से पूरी तरह जुड़े होते हैं और अन्य सभी न्यूरॉन्स से भारित इनपुट के आधार पर अपनी अवस्थाओं को अद्यतन करते हैं, समय के साथ स्थिर पैटर्न, या "आकर्षक" की ओर अभिसरण करते हैं। हॉपफील्ड ने दिखाया कि इस गतिकी को सांख्यिकीय भौतिकी से स्पिन ग्लास के गणित का उपयोग करके समझा जा सकता है, जहां नेटवर्क की स्थिर अवस्थाएं एक ऊर्जा फलन के स्थानीय न्यूनतम के अनुरूप होती हैं। इसने एक नेटवर्क को सामग्री-पता योग्य स्मृति के रूप में कार्य करने दिया, जो आंशिक या शोरग्रस्त संकेत से पूर्ण संग्रहीत पैटर्न को स्मरण करने में सक्षम है, एक क्षमता जो पर्सेप्ट्रॉन की सरल फीडफॉरवर्ड पैटर्न पहचान से भिन्न है। हॉपफील्ड द्वारा प्रस्तुत ऊर्जा-आधारित ढांचे ने बाद की पीढ़ियों के मॉडलों को प्रभावित किया, जिसमें डेविड रुमेलहार्ट और जेफ्री हिंटन के बोल्ट्ज़मैन मशीन शामिल हैं, और इसे तंत्रिका नेटवर्कों के गणितीय अध्ययन और अधिक व्यापक रूप से गहन शिक्षण के लिए एक मूलभूत योगदान माना जाता है।
2024 का भौतिकी में नोबेल पुरस्कार
अक्टूबर 2024 में, हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन को संयुक्त रूप से भौतिकी में नोबेल पुरस्कार "कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कों के साथ मशीन लर्निंग को सक्षम करने वाली मूलभूत खोजों और आविष्कारों के लिए" प्रदान किया गया, जो 2024 में एआई अनुसंधान के लिए नोबेल मान्यता की व्यापक लहर का हिस्सा है, जिसमें डेमिस हसाबिस और सहयोगियों ने भी अल्फाफोल्ड के लिए रसायन विज्ञान पुरस्कार जीता। भौतिकी पुरस्कार समिति ने साहचर्य स्मृति को मॉडल करने के लिए हॉपफील्ड के सांख्यिकीय भौतिकी के उपकरणों के उपयोग और बोल्ट्ज़मैन मशीन और उसके बाद के बैकप्रोपेगेशन-प्रशिक्षित नेटवर्कों में उन विचारों के विस्तार के लिए हिंटन के योगदान का हवाला दिया। यह पुरस्कार भौतिकी समुदाय के भीतर कुछ बहस का विषय बना कि क्या तंत्रिका-नेटवर्क अनुसंधान पारंपरिक अर्थों में भौतिकी का गठन करता है, हालांकि समिति ने सम्मान को अनुप्रयोग के क्षेत्र के बजाय हॉपफील्ड द्वारा नियोजित भौतिक विधियों के इर्द-गिर्द तैयार किया।
विरासत
हॉपफील्ड नेटवर्क को आधुनिक गहन शिक्षण की संस्थापक वास्तुकलाओं में से एक माना जाता है, और उनके द्वारा प्रस्तुत ऊर्जा-आधारित दृष्टिकोण अनुसंधान का एक सक्रिय क्षेत्र बना हुआ है, जिसमें आधुनिक रूप शामिल हैं जिन्हें कभी-कभी "आधुनिक हॉपफील्ड नेटवर्क" कहा जाता है, जो गणितीय रूप से ध्यान तंत्र से जुड़े हुए हैं, जो आज के बड़े भाषा मॉडल के अंतर्निहित ट्रांसफॉर्मर वास्तुकला में उपयोग किए जाते हैं। भौतिकी और कम्प्यूटेशन को जोड़ने वाला हॉपफील्ड का करियर, समकालीन कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान के अधिकांश हिस्से की अंतःविषयक उत्पत्ति का उदाहरण है।