摘要: 英国裔加拿大计算机科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）与约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）因将物理学应用于人工神经网络的开发，荣获2024年诺贝尔物理学奖。 ...
英国裔加拿大计算机科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）与约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）因将物理学应用于人工神经网络的开发，荣获2024年诺贝尔物理学奖。两人将于本周二在瑞典斯德哥尔摩领取这一殊荣。他们的研究为现代人工智能和机器学习技术奠定了理论基础。 从神经网络的萌芽到人工智能的崛起 1982年，普林斯顿大学教授霍普菲尔德发明了一种被称为“霍普菲尔德网络”（Hopfield Network）的人工神经网络。该网络基于人类的关联记忆原理，能够存储并重构数据中的图像。例如，当输入一个不完整或模糊的图像时，网络可以通过查找与之最接近的存储模式，重建并识别出原始图像。 这一开创性成果使计算机具备了类似人类的记忆和识别能力，为人工智能的发展提供了全新路径。 辛顿与玻尔兹曼机 1985年，辛顿在卡内基梅隆大学工作期间，以霍普菲尔德网络为基础，开发了“玻尔兹曼机”（Boltzmann Machine），并以19世纪物理学家路德维希·玻尔兹曼（Ludwig Boltzmann）的名字命名。这种网络能够通过示例而非明确指令进行学习，并在训练后识别新数据中的熟悉特征。 玻尔兹曼机的工作原理类似于人类的直觉判断：即使从未见过某人，仍能通过其与朋友的相似特征推断他们是亲属关系。该技术的应用十分广泛，例如推荐电影或电视节目，依据用户的喜好和观影历史进行精准匹配。 奠定现代人工智能的基石 霍普菲尔德网络与玻尔兹曼机不仅推动了机器学习的发展，还为现代人工智能的核心技术奠定了基础。如今，这些网络技术广泛应用于图像识别、推荐系统以及其他智能化任务。 辛顿的AI贡献与荣誉 作为多伦多大学的名誉教授，辛顿在2018年与加拿大学者约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）及美国科学家杨·勒昆（Yann LeCun）共同获得被誉为“计算机领域的诺贝尔奖”的图灵奖。他因在深度学习领域的卓越贡献，被誉为“人工智能之父”。 霍普菲尔德与辛顿的研究不仅揭示了物理学在人工智能领域的潜力，也展示了跨学科协作对科技创新的重要性。他们的成果将继续影响未来人工智能的发展方向，为人类社会带来更多可能性。 |
