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年诺贝尔物理学奖授予了两位人工智能领域的杰出人物：John Hopfield和Geoffrey Hinton。Hopfield是普林斯顿大学的教授，以20世纪80年代初开发的霍普菲尔德神经网络而闻名；Hinton是多伦多大学的教授，对建立玻尔兹曼机技术做出了贡献。他们的工作为人工神经网络（ANN）的发展奠定了基础，推动了机器学习的进步，这些技术现在广泛应用于科学、工程和日常生活。
人工神经网络（ANN）的灵感来自大脑中的生物神经元，由节点（神经元）和加权耦合（突触）连接组成，与统计物理学中的自旋模型相似。ANN的发展不仅扩展了物理学的应用范围，还促进了对生命现象和计算的理解。基于ANN的机器学习正在帮助解决可持续发展的挑战，例如在新材料的发现中发挥作用。
尽管Hinton不是物理学家，但他的工作与物理学有着密切的联系。霍普菲尔德神经网络和玻尔兹曼机都依赖于物理学的概念，如能量函数和统计物理学原理。Hinton曾尝试将玻尔兹曼机与反向传播网络结合，尽管后来这种尝试被放弃，但玻尔兹曼机在训练深度神经网络方面起到了关键作用。
Hinton在获得诺贝尔奖后表示，他对于获奖感到震惊和意外。在与《纽约时报》的访谈中，他解释了神经网络与物理学的关系，并提到如果存在计算机科学领域的诺贝尔奖，那么他们的工作可能更适合。他还提到，尽管他担心人工智能技术可能对人类构成威胁，但获得诺贝尔奖可能会使人们更加重视他的观点。
此外，Hinton在2012年与学生共同创立的DNNresearch公司被科技巨头竞购，最终以4400万美元的价格卖给了谷歌。2019年，他与其他三人因在神经网络方面的工作获得了图灵奖。去年，Hinton辞去了谷歌研究员的职位，并警告人工智能技术可能带来的风险。
总的来说，Hopfield和Hinton的工作不仅在人工智能领域产生了深远影响，而且他们的获奖也引发了关于人工智能、物理学和计算机科学之间关系的重要讨论。
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【原文作者】 AI前线
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