चर्चा में क्यों? 

रॉयल स्वीडिश एकेडमी ऑफ साइंसेज ने मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उनके आधारभूत योगदान के लिये जॉन जे. हॉपफील्ड और जेफ्री ई. हिंटन को 2024 का भौतिकी का नोबेल पुरस्कार दिया। 1980 के दशक के उनके अभूतपूर्व शोध ने AI को गहराई से प्रभावित किया है, आधुनिक डेटा प्रोसेसिंग और पैटर्न पहचान के लिये आवश्यक तकनीकों को आकार दिया है। 

जॉन जे. हॉपफील्ड 

• उन्हें हॉपफील्ड नेटवर्क, जो एक प्रकार का पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क है, विकसित करने का श्रेय दिया जाता है। 
• इसके न्यूरॉन्स हेब्बियन लर्निंग के आधार पर जानकारी सीखते और संसाधित करते हैं - न्यूरोसाइकोलॉजी में एक विचार है कि यदि एक न्यूरॉन बार-बार दूसरे को ट्रिगर करता है, तो दोनों के बीच संबंध मज़बूत हो जाता है। 
• हॉपफील्ड नेटवर्क के नियम परमाणुओं के एक समूह के भौतिकी पर आधारित हैं, जिनमें से प्रत्येक अपना छोटा चुंबकीय क्षेत्र उत्पन्न करता है।   

जेफ्री ई. हिंटन 

• उन्होंने 2000 के दशक में प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीन (RBM) नामक एक संशोधित ANN के लिये लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करके एक बड़ी सफलता हासिल की। 
• न्यूरॉन्स की एक परत को RBM के रूप में प्रशिक्षित किया जा सकता है और कई परतों को एक साथ रखा जा सकता है, जिससे गहन शिक्षण में सक्षम प्रथम ANN का निर्माण हो सकता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence- AI) 

• यह सोचने और सीखने के लिये प्रोग्राम की गई मशीनों में मानव बुद्धि के अनुकरण को संदर्भित करता है। 
• इसमें विभिन्न तकनीकें और एल्गोरिदम शामिल हैं जो कंप्यूटर को ऐसे कार्य करने में सक्षम बनाते हैं जिनके लिये आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है, जैसे प्राकृतिक भाषा को समझना, पैटर्न को पहचानना और निर्णय लेना। 

मशीन लर्निंग (Machine Learning- ML) 

• यह AI का एक उपसमूह है जो एल्गोरिदम के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है जो कंप्यूटरों को डेटा के आधार पर सीखने और भविष्यवाणियाँ करने की अनुमति देता है। 
• प्रत्येक कार्य के लिये स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए जाने के बजाय, वे अपने निर्णय लेने के लिये डेटा के भीतर पैटर्न और सहसंबंधों की पहचान करते हैं। 

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (Artificial Neural Networks- ANN) 

• वे मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित ML एल्गोरिदम का एक वर्ग हैं। 
• वे परतों में व्यवस्थित परस्पर जुड़े हुए नोड्स (न्यूरॉन्स) से मिलकर बने होते हैं। 
• उन्हें बैकप्रोपेगेशन नामक प्रक्रिया के माध्यम से लेबल किए गए डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है जो पूर्वानुमानों की त्रुटि के आधार पर कनेक्शन के भार को समायोजित करता है।