Künstliche Intelligenz, die einst nur Science-Fiction war, hat sich am Montag in Schweden einen Platz an der Spitze wissenschaftlicher Errungenschaften erkämpft.
Im Rahmen einer historischen Zeremonie im ikonischen Konserthuset in Stockholm erhielten John Hopfield und Geoffrey Hinton den Nobelpreis für Physik für ihre Pionierarbeit an neuronalen Netzen – Systemen, die die Architektur des Gehirns nachahmen und das Fundament moderner KI bilden.
Unterdessen nahmen Demis Hassabis und John Jumper den Nobelpreis für Chemie für AlphaFold von Google DeepMind entgegen, ein System, das ein „unmögliches“ Problem der Biologie löste: die Vorhersage der Struktur von Proteinen, eine Leistung mit tiefgreifenden Auswirkungen auf Medizin und Biotechnologie.
Diese Leistungen gehen über akademisches Ansehen hinaus. Sie markieren den Beginn einer Ära, in der GPU-gestützte KI-Systeme Probleme angehen, die einst als unlösbar galten und Multi-Billionen-Dollar-Branchen vom Gesundheitswesen bis hin zum Finanzwesen revolutionieren.
Hopfields Vermächtnis und die Grundlagen neuronaler Netzwerke
In den 1980er Jahren zeigte Hopfield, ein Physiker mit einem Geschick dafür, die wichtigen Fragen zu stellen, neuronale Netze aus einer neuen Perspektive auf.
Er stellte Energielandschaften vor, die der Physik entlehnt wurden, um zu erklären, wie neuronale Netzwerke Probleme lösen, indem sie stabile, energiearme Zustände finden. Seine abstrakten, jedoch auch eleganten Ideen, legten den Grundstein für die KI, indem sie zeigten, wie komplexe Systeme sich selbst optimieren.
In den frühen 2000er Jahren übernahm dann Geoffrey Hinton die Zügel, ein britischer Kognitionspsychologe mit einem Faible für radikale Ideen. Hinton war der Ansicht, dass neuronale Netzwerke KI revolutionieren könnten. Das Training dieser System erforderte jedoch enorme Rechenleistung.
1983 führten Hinton und Sejnowski die Arbeit von Hopfield weiter und erfanden die Boltzmann-Maschine, die stochastische binäre Neuronen verwendete, um lokale Minima zu überwinden. Sie entdeckten ein elegantes und sehr einfaches Lernverfahren, das auf statistischer Mechanik basierte und eine Alternative zur Rückpropagation darstellte.
Im Jahr 2006 hat sich eine vereinfachte Version dieses Lernverfahrens als sehr effektiv bei der Initialisierung tiefer neuronaler Netzwerke erwiesen, bevor diese mit Rückpropagation trainiert wurden. Das Training dieser Systeme erforderte jedoch immer noch eine enorme Rechenleistung.
AlphaFold: Die KI-Revolution der Biologie
Ein Jahrzehnt nach AlexNet drang KI auf auf den Biologie-Sektor vor. Hassabis und Jumper leiteten die Entwicklung von AlphaFold, um ein Problem zu lösen, das Wissenschaftler seit Jahren im Dunkeln tappen ließ: die Vorhersage der Struktur von Proteinen.
Proteine sind die Bausteine des Lebens. Ihre Formen bestimmen, was sie tun können. Das Verständnis dieser Formen ist der Schlüssel zur Bekämpfung von Krankheiten und zur Entwicklung neuer Medikamente. Aber sie zu finden, war langsam, kostspielig und unzuverlässig.
AlphaFold hat das geändert. Es nutzte die Ideen von Hopfield und die Netzwerke von Hinton, um Proteinformen mit erstaunlicher Genauigkeit vorherzusagen. Unterstützt von GPUs erfasste das Unternehmen fast jedes bekannte Protein. Heute nutzen Wissenschaftler AlphaFold, um Arzneimittelresistenzen zu bekämpfen, bessere Antibiotika zu entwickeln und Krankheiten zu behandeln, die einst für unheilbar galten.
Was einst als Gordischer Knoten in der Biologie galt, wurde nun gelöst, und zwar von der KI.
Der GPU-Faktor: Ermöglichung des KI-Potenzials
GPUs sind die unverzichtbaren Engines moderner KI und bilden das Herzstück dieser Errungenschaften. GPUs, die ursprünglich entwickelt wurden, um Videospiele gut aussehen zu lassen, eigneten sich perfekt für die massiven parallelen Verarbeitungsanforderungen neuronaler Netzwerke.
Insbesondere NVIDIA GPUs wurden zum Antrieb, der zu Durchbrüchen wie AlexNet und AlphaFold führte. Die Fähigkeit der GPUs, riesige Datenmengen mit außergewöhnlicher Geschwindigkeit zu verarbeiten, ermöglichte es der KI, Probleme in einem Umfang und mit einer Komplexität zu lösen, die zuvor noch nicht möglich gewesen waren.
Neudefinition von Wissenschaft und Industrie
Die mit dem Nobelpreis ausgezeichneten Durchbrüche von 2024 schreiben nicht nur Lehrbücher neu – sie optimieren globale Lieferketten, beschleunigen die Entwicklung von Medikamenten und helfen Landwirten, sich an veränderte klimatische Bedingungen anzupassen.
Die energiebasierten Optimierungsprinzipien von Hopfield bilden heute die Grundlage für KI-gestützte Logistiksysteme. Die Architekturen von Hinton unterstützen selbstfahrende Autos und Sprachmodelle wie ChatGPT. Der Erfolg von AlphaFold inspiriert KI-gesteuerte Ansätze für die Klimamodellierung, die nachhaltige Landwirtschaft und sogar die Materialwissenschaft.
Die Anerkennung der KI in Physik und Chemie signalisiert eine Veränderung in der Art und Weise, wie wir über Wissenschaft denken. Diese Tools sind nicht mehr nur auf den digitalen Bereich beschränkt. Sie gestalten die Welt der Physik und der Biologie neu.