文章摘要
【关 键 词】 诺贝尔奖、人工智能、神经网络、机器学习、物理学
2024年诺贝尔物理学奖的获得者是约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿，他们因在人工神经网络和机器学习领域的基础性发现和发明而获奖。这一决定在物理和AI领域引起了广泛关注和讨论。
霍普菲尔德发明了一种网络，利用物理学原理描述材料的原子自旋特性，通过查找节点之间的连接值进行训练，以保存和重新创建模式。这种网络在接收到失真或不完整的图像时，能够逐步更新节点值，以找到与输入图像最相似的已保存图像。
辛顿则基于霍普菲尔德的网络，发展了玻尔兹曼机，这是一种能够学习识别数据特征元素的网络。他利用统计物理学的工具，通过向机器提供示例来训练机器，使得玻尔兹曼机能够用于图像分类或创建新示例。
两位科学家的工作展示了物理学和AI的交叉点，他们利用物理学的基本概念和方法，开发出了模拟人类神经网络的技术。这些技术不仅推动了机器学习的发展，也为物理学的进步提供了新的工具。
辛顿，1947年出生于英国伦敦，是深度学习和神经网络领域的先驱。他在20世纪90年代持续探索人工神经网络，并在2006年开发了一种预训练网络的方法。2012年，他与学生共同发明的AlexNet在ImageNet竞赛中取得冠军，推动了深度学习的发展。2013年，他创立的DNNResearch被谷歌收购。2018年，辛顿与Yoshua Bengio和Yann LeCun共同获得图灵奖。
霍普菲尔德，1933年出生，是美国著名的物理学家、生物学家和神经科学家。他在1982年发明了霍普菲尔德神经网络，这是第一个具有记忆功能的神经网络模型。他的工作为递归神经网络的发展铺平了道路，并在物理学领域取得了突破。
诺贝尔物理委员会主席Ellen Moons强调，获奖者的工作为人工神经网络的发展奠定了基础，这些网络在物理学的广泛领域中得到了应用。2024年诺贝尔物理学奖的颁发，不仅是对两位科学家个人成就的认可，也是对人工智能领域重要性的一种肯定。
原文和模型
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【原文作者】 硅星人Pro
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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