Cei doi laureați ai Nobelului pentru Fizică din acest an au folosit instrumentarul fizicii pentru a dezvolta metode care se află în prezent la baza procesului de învățare al mașinilor. John Hopfield a creat o memorie asociativă ce poate stoca și reconstrui imagini și alte tipuri de modele în date. Geoffrey Hinton a inventat o metodă de identificare autonomă a unor proprietăți ale datelor, ce permite îndeplinirea unor sarcini precum identificarea anumitor elemente specifice în fotografii.

Atunci când vorbim despre inteligență artificială (AI), de cele mai multe ori ne referim la procesul de învățare al mașinilor prin rețele neuronale artificiale. Această tehnologie a fost inițial inspirată de structura creierului uman. Într-o rețea neuronală artificială, neuronii creierului sunt reprezentați de noduri care pot avea diferite valori. Aceste noduri interacționează între ele prin conexiuni ce pot fi asemuite sinapselor și care pot fi făcute mai puternice sau mai slabe. Rețeaua este antrenată, spre exemplu, prin dezvoltarea unor conexiuni mai puternice între nodurile care au în mod simultan o valoare mai mare.

Laureații de anul acesta al Nobelului pentru Fizică au desfășurat o activitate importantă în domeniul rețelelor neuronale artificiale începând cu anii 1980.

În 2023, premiul Nobel pentru Fizică a fost atribuit cercetătorilor Pierre Agostini, Ferenc Krausz și Anne L'Huillier pentru 'metode experimentale care generează attosecunde de impulsuri luminoase pentru studierea dinamicii electronilor în cadrul materiei'

Premiile vor fi înmânate laureaților în cadrul unei ceremonii speciale ce va fi organizate la 10 decembrie, ziua morții lui Alfred Nobel (1833-1896), inventatorul dinamitei.

Anul acesta, premiile la fiecare categorie sunt însoțite de o recompensă financiară de 11 milioane de coroane suedeze (puțin peste 1 milion de dolari)