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Wegbereiter für Künstliche Intelligenz: Physik-Nobelpreis geht an Hopfield und Hinton
Wegbereiter für Künstliche Intelligenz: Physik-Nobelpreis geht an Hopfield und Hinton / Foto: Jonathan NACKSTRAND - AFP

Wegbereiter für Künstliche Intelligenz: Physik-Nobelpreis geht an Hopfield und Hinton

Für ihre bahnbrechende Forschung zu künstlichen neuronalen Netzwerken sind der US-Wissenschaftler John Hopfield und der in Großbritannien geborene Forscher Geoffrey Hinton mit dem Nobelpreis für Physik ausgezeichnet worden. Hopfield und Hinton hätten die "Grundlage des heutigen leistungsstarken maschinellen Lernens" geschaffen, erklärte die Schwedische Akademie der Wissenschaften am Dienstag. Zugleich wies sie auf die Herausforderungen für die Menschheit durch Künstliche Intelligenz (KI) hin - ebenso wie KI-Pionier Hinton selbst.

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Künstliche neuronale Netzwerke würden inzwischen eingesetzt, "um die Forschung in so unterschiedlichen Bereichen wie der Teilchenphysik, der Materialwissenschaft und der Astrophysik voranzutreiben", hob die Vorsitzende des Nobelkomitees für Physik, Ellen Moons, bei einer Pressekonferenz in Stockholm hervor. Parallel dazu hätten diese Werkzeuge auch im Alltag Einzug gehalten, etwa bei Gesichtserkennung und Übersetzungsprogrammen.

Die Jury erwähnte allerdings nicht nur die Potenziale von Künstlicher Intelligenz: Die "rasante" Entwicklung von KI habe "auch Sorgen über unsere gemeinsame Zukunft aufgeworfen", sagte Moons. "Die Menschen tragen die Verantwortung dafür, diese neue Technologie auf sichere und ethische Weise zu nutzen", fügte sie hinzu.

Hopfield und Hinton hatten mit ihrer Forschung zu künstlichen neuronalen Netzwerken und maschinellem Lernen bereits vor Jahrzehnten begonnen. Der 91-jährige Hopfield ist Professor an der Universität Princeton in den USA und wurde von der Akademie insbesondere für die Entwicklung einer "assoziativen" Speichertechnologie geehrt, die Bilder und andere Arten von Mustern in Daten speichern und rekonstruieren kann.

Mit Blick auf den 76-jährigen Hinton, der eine Professur im kanadischen Toronto innehat, hob die Jury hervor, dass dieser eine Methode erfunden habe, die "selbstständig Eigenschaften in Daten finden" und so Aufgaben wie etwa die Identifizierung bestimmter Elemente in Bildern übernehmen könne.

Hopfield und Hinton hätten "Werkzeuge aus der Physik verwendet, um Methoden zu entwickeln, die die Grundlage des heutigen leistungsstarken maschinellen Lernens bilden", fasste die Jury zusammen.

Hinton selbst, von Journalisten in einem Telefoninterview befragt, äußerte sich am Dienstag verblüfft über die Auszeichnung. "Ich bin baff, ich hatte keine Ahnung, dass das passieren würde", sagte er.

Hinton gab sich dabei als begeisterter Nutzer von KI-Tools wie ChatGPT zu erkennen, räumte aber auch ein, dass er Bedenken hinsichtlich der möglichen Auswirkungen der von ihm mitentwickelten Technologie habe. Zwar würde er unter den gleichen Umständen wieder genauso handeln, sagte er. "Aber ich mache mir Sorgen, dass die Folge davon sein könnte, dass Systeme, die intelligenter sind als wir, irgendwann die Kontrolle übernehmen", fügte der Forscher hinzu.

Der Nobelpreis ist mit elf Millionen schwedischen Kronen (knapp 968.000 Euro) dotiert, die Vergabe findet am 10. Dezember in Stockholm statt.

Im vergangenen Jahr ging die Auszeichnung für Physik an den in München forschenden ungarisch-österreichischen Physiker Ferenc Krausz, den Franzosen Pierre Agostini und die französisch-schwedische Physikerin Anne L'Huillier, die für ihre Arbeiten zu ultraschnellen Bewegungen von Elektronen im Attosekundenbereich ausgezeichnet wurden.

Die diesjährige Nobelpreis-Saison hatte am Montag mit der Bekanntgabe der Preisträger für Medizin begonnen. Ausgezeichnet wurden die US-Forscher Victor Ambros und Gary Ruvkun für die Entdeckung der MicroRNAs, die eine wichtige Rolle bei der Regulierung von Gen-Aktivitäten spielen. Am Mittwoch und Donnerstag folgen die Nobelpreise für Chemie und Literatur, am Freitag der Friedensnobelpreis und am Montag die Auszeichnung für Wirtschaftswissenschaften.

A.Samuel--CPN