文章摘要
【关 键 词】 诺贝尔奖、机器学习、神经网络、物理学、AI发展
2024年诺贝尔物理学奖授予了杰弗里·辛顿和约翰·霍普菲尔德,以表彰他们在机器学习与人工神经网络领域的基础性发现和发明。这一决定引发了关于物理学与计算机神经网络关系的关注。
约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿自20世纪80年代起在人工神经网络领域做出了重要贡献。人工神经网络模仿大脑工作原理,通过计算节点和类似神经突触的连接传递信息,具备学习与记忆能力。霍普菲尔德将物理学概念引入神经网络,提出了霍普菲尔德网络,这是一种能存储和重建信息的联想记忆模型。辛顿则利用统计物理学工具开发了玻尔兹曼机,可以学习识别数据中的特征元素。
他们的工作帮助奠定了2010年开始的机器学习革命的基础,推动了机器学习与人工神经网络领域的发展。现代物理学也从人工神经网络中受益,神经网络成为物理学中强大的计算工具,应用于量子力学、粒子物理学等领域。
诺贝尔物理学奖委员会主席指出,得主的工作带来了巨大益处,人工神经网络在物理学的广泛应用,如开发新材料、筛选和处理数据、降低噪声、寻找系外行星等。近年来,该技术也开始用于计算和预测分子和材料的特性。
总之,霍普菲尔德和辛顿的工作不仅推动了AI领域的发展,也促进了物理学的进步,展示了物理学与AI的交汇点。他们的研究展示了物理或AI都在尝试理解世界的本质规律。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1582字 | 7分钟 ]
【原文作者】 极客公园
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★☆☆☆
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
相关文章
暂无评论...