John Joseph Hopfield (nacido el 15 de julio de 1933) [1] es un físico estadounidense y profesor emérito de la Universidad de Princeton , más conocido por su estudio de las redes neuronales asociativas en 1982. Es conocido por el desarrollo de la red de Hopfield . Antes de su invención, la investigación en inteligencia artificial (IA) se encontraba en un período de decadencia o invierno de la IA ; el trabajo de Hopfield revitalizó el interés a gran escala en este campo. [2] [3]
John Joseph Hopfield nació en 1933 en Chicago [1], hijo de los físicos John Joseph Hopfield (nacido en Polonia como Jan Józef Chmielewski) y Helen Hopfield (de soltera Staff). [5] [6]
En 1976, participó en un cortometraje científico sobre la estructura de la hemoglobina, protagonizado por Linus Pauling . [11]
De 1981 a 1983, Richard Feynman , Carver Mead y Hopfield impartieron un curso de un año en Caltech llamado "La física de la computación". [12] Feynman invitó a Hopfield a enseñar sobre redes neuronales asociativas . [12] [13] Esta colaboración inspiró el programa de doctorado en Computación y Sistemas Neuronales en Caltech en 1986, cofundado por Hopfield. [14] [12]
En su trabajo doctoral de 1958, escribió sobre la interacción de excitones en cristales, acuñando el término polaritón para una cuasipartícula que aparece en la física del estado sólido . [18] [19] Escribió: "Las 'partículas' del campo de polarización análogas a los fotones se llamarán 'polaritones'". [19] Su modelo de polaritón a veces se conoce como el dieléctrico de Hopfield . [20]
Entre 1959 y 1963, Hopfield y David G. Thomas investigaron la estructura excitonal del sulfuro de cadmio a partir de sus espectros de reflexión. Sus experimentos y modelos teóricos permitieron comprender la espectroscopia óptica de los compuestos semiconductores II-VI . [21]
El físico de la materia condensada Philip W. Anderson informó que John Hopfield fue su "colaborador oculto" en sus trabajos de 1961-1970 sobre el modelo de impurezas de Anderson que explicaba el efecto Kondo . Hopfield no fue incluido como coautor en los artículos, pero Anderson admitió la importancia de la contribución de Hopfield en varios de sus escritos. [22]
Hopfield publicó su primer artículo en neurociencia en 1982, titulado "Redes neuronales y sistemas físicos con capacidades computacionales colectivas emergentes", donde introdujo lo que ahora se conoce como red de Hopfield , un tipo de red artificial que puede servir como una memoria direccionable por contenido , hecha de neuronas binarias que pueden estar "activadas" o "desactivadas". [28] [5] Extendió su formalismo a las funciones de activación continua en 1984. [29] Los artículos de 1982 y 1984 representan sus dos trabajos más citados. [10] Hopfield ha dicho que la inspiración vino de su conocimiento de los vidrios de espín de sus colaboraciones con PW Anderson. [30]
Junto con David W. Tank , Hopfield desarrolló un método en 1985-1986 [31] [32] para resolver problemas de optimización discreta basados en la dinámica de tiempo continuo utilizando una red de Hopfield con función de activación continua. El problema de optimización se codificó en los parámetros de interacción (pesos) de la red. La temperatura efectiva del sistema analógico se redujo gradualmente, como en la optimización global con recocido simulado . [33]
Hopfield es uno de los pioneros de la hipótesis del cerebro crítico , fue el primero en vincular las redes neuronales con la criticidad autoorganizada en referencia al modelo de Olami-Feder-Christensen para terremotos en 1994. [34] [35] En 1995, Hopfield y Andreas V. Herz demostraron que las avalanchas en la actividad neuronal siguen una distribución de ley de potencia asociada a los terremotos. [36] [37]
Las redes Hopfield originales tenían una memoria limitada, este problema fue abordado por Hopfield y Dimitry Krotov en 2016. [33] [38] Las redes Hopfield con gran capacidad de almacenamiento de memoria ahora se conocen como redes Hopfield modernas . [39]
Al recibir conjuntamente el Premio Nobel de Física 2024, Hopfield reveló que estaba muy nervioso por los recientes avances en las capacidades de la IA y dijo que "como físico, estoy muy nervioso por algo que no tiene control". [42] En una conferencia de prensa de seguimiento en la Universidad de Princeton, Hopfield comparó la IA con el descubrimiento de la fisión nuclear , que condujo a las armas nucleares y la energía nuclear . [2]
En 1969, Hopfield y David Gilbert Thomas recibieron el premio Oliver E. Buckley de física de la materia condensada de la APS "por su trabajo conjunto que combina teoría y experimentación que ha hecho avanzar la comprensión de la interacción de la luz con los sólidos". [51]
Fue galardonado con el Premio Nobel de Física 2024 junto con Geoffrey E. Hinton por "descubrimientos e invenciones fundamentales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales". [65] [66]
Referencias
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Enlaces externos
Scholia tiene un perfil para John Hopfield (Q391237).
Página de inicio en Princeton Archivado el 2 de enero de 2018 en Wayback Machine .
Usuario: John J. Hopfield – Scholarpedia
Hopfield, John J. (2014). "¿Qué pasó con la física del estado sólido?". Revista anual de física de la materia condensada . 5 : 1–13. Bibcode :2014ARCMP...5....1H. doi : 10.1146/annurev-conmatphys-031113-133924 .Esta reseña rastrea la trayectoria de la física del estado sólido a través de las propias experiencias de Hopfield.
Hopfield, John (octubre de 2018). "Now What?". Princeton Neuroscience Institute . Consultado el 15 de octubre de 2024 .(Ensayo autobiográfico)