AI и нейро-ML/сети выросли из изучения сплавов Когда в 2024 вручили нобелевскую премию по физике за "ключевые для AI разработки" трём учёным, первая мысль была - странно, ИИ это же математика, причем очень прикладная, почему же тогда премия по физике. Если коротко: 🔹 Лауреаты когда-то занимались физикой твёрдого тела, а именно "спиновыми стеклами", которые по природе являются сплавами металлов (например, золота и железа). 🔹такие сплавы считались необычными: их магнитные и тепловые свойства сильно менялись при переходе через определенную точку температур. Но никто не мог это объяснить тогда, теория запаздывала за экспериментом. 🔹 лауреаты же применили новую идею, согласно которой каждый атом (вернее, его спин) взаимодействовал со всеми другими атомами системы. и оформили это в математическую модель, которая хорошо объясняла наблюдаемые процессы, и которую в статьях называют "спиновая система". 🔹 чуть позже они решили применить математику "спиновой системы" к задаче моделирования работы нейронов. оказалось, что в реализации такая модель обладает эффектом "ассоциативной памяти" - способности хранить данные и получать доступ к ним по "похожему" фрагменту (которого в точности в памяти может и не быть) 🔹 и ещё чуть позже, улучшив модель, они создали первый "генеративный ИИ", который умел из комбинации вводимых обучающих данных, выдавать результат. Тогда её назвали "машиной Больцмана", и это уже был ранний тип генеративного ИИ (который после загрузки в него 100 000 картинок котов, начинает уметь распознавать произвольных котов на картинке) дальнейшее развитие AI было совершенствованием таких подходов. Подробнее - в статье на Хабре Так что разговаривая с AI, получается, мы ведём беседу в некотором смысле с куском стекляшки), можно держать это в голове, чтобы лишний раз не одухотворять алгоритм. Сам собой возникает вопрос - что будет, когда физики шутки ради надумают применить ещё какую-нибудь свою модель для создания ПО? ПО - программное обеспечение