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yexuqing木蟲之王 (文學(xué)泰斗)
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2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了兩位AI教父！ 已有1人參與
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2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了兩位AI教父！ article.author.display_name 張雅琦 10-08 21:43 諾獎(jiǎng)委員會(huì)表示：“兩位諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者利用了物理學(xué)方法來尋找信息的特征，構(gòu)建了為當(dāng)今強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)的方法。” 人工智能界迎來歷史性時(shí)刻！周二，2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了AI教父。 諾貝爾物理學(xué)委員會(huì)（Nobel Committee for Physics）宣布，授予John Joseph Hopfield和Geoffrey E. Hinton諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)，以表彰他們“利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。 諾貝爾委員會(huì)表示：“今年的兩位諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者利用了物理學(xué)方法來尋找信息的特征，構(gòu)建了為當(dāng)今強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)的方法�！� 在頒獎(jiǎng)時(shí)，該委員會(huì)指出，機(jī)器學(xué)習(xí)“長期以來一直對(duì)研究很重要，包括對(duì)大量數(shù)據(jù)的排序和分析。” Hopfield提出的“Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，以相當(dāng)于物理學(xué)中自旋系統(tǒng)能量的方式進(jìn)行描述，Hinton則在Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上開發(fā)了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“玻爾茲曼機(jī)”，玻爾茲曼機(jī)可以學(xué)習(xí)給定數(shù)據(jù)類型的特征元素，可以用來分類圖像或創(chuàng)建新材料。這一技術(shù)推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)的爆炸式發(fā)展，掀起了廣為人知的深度學(xué)習(xí)革命。 John J. Hopfield：Hopfield網(wǎng)絡(luò)之父 John Joseph Hopfield生于1933年7月15日，于1954年獲得斯沃斯莫爾學(xué)院物理學(xué)學(xué)士學(xué)位，1958年在康奈爾大學(xué)獲得博士學(xué)位。 Hopfield現(xiàn)任美國普林斯頓大學(xué)教授，因在物理學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)而聞名。1982年，John Hopfield提出了Hopfield網(wǎng)絡(luò)，對(duì)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展影響深遠(yuǎn)。 這種網(wǎng)絡(luò)模仿了人類的記憶機(jī)制，類似于大腦中神經(jīng)元之間的突觸連接，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的連接，能夠存儲(chǔ)和恢復(fù)圖像及其他數(shù)據(jù)模式。Hopfield網(wǎng)絡(luò)引入了精確的二值神經(jīng)元和能量函數(shù)的概念，是人類對(duì)大腦計(jì)算過程研究的開創(chuàng)性工作。 委員會(huì)成員在頒獎(jiǎng)稿中寫道： Hopfield發(fā)明了一種網(wǎng)絡(luò)，它使用一種保存和重新創(chuàng)建模式的方法。我們可以將節(jié)點(diǎn)想象成像素。Hopfield網(wǎng)絡(luò)利用物理學(xué)來描述材料由于原子自旋而產(chǎn)生的特性——這種特性使每個(gè)原子都成為一個(gè)微小的磁鐵。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的描述方式相當(dāng)于物理學(xué)中自旋系統(tǒng)的能量，并通過尋找節(jié)點(diǎn)之間連接的值來進(jìn)行訓(xùn)練，以便保存的圖像具有較低的能量。 當(dāng)Hopfield網(wǎng)絡(luò)被輸入扭曲或不完整的圖像時(shí)，它會(huì)有條不紊地處理節(jié)點(diǎn)并更新它們的值，從而降低網(wǎng)絡(luò)的能量。因此，網(wǎng)絡(luò)逐步找到與輸入的不完美圖像最相似的保存圖像。 “AI三教父”之一：Geoffrey Hinton Geoffrey Hinton也被廣泛稱作“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”、“AI教父”，是人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物之一，他的學(xué)生和后輩遍布現(xiàn)在整個(gè)AI學(xué)術(shù)界和工業(yè)界。 Geoffrey Hinton于1947年出生于英國，現(xiàn)任加拿大多倫多大學(xué)教授。他曾在谷歌工作了近10年的時(shí)間，擔(dān)任副總裁兼工程研究員職務(wù)，幫助谷歌在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等人工智能領(lǐng)域取得重大進(jìn)展。 2018 年，因在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的開創(chuàng)性貢獻(xiàn)，Hinton與LeCun和Bengio一起獲得了圖靈獎(jiǎng)，該獎(jiǎng)通常被稱為“計(jì)算界的諾貝爾獎(jiǎng)”，以表彰他們?cè)谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域的卓越貢獻(xiàn)。 委員會(huì)寫道： Geoffrey Hinton使用Hopfield網(wǎng)絡(luò)作為使用不同方法的新網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)：玻爾茲曼機(jī)，可以學(xué)習(xí)識(shí)別給定數(shù)據(jù)類型中的特征元素。 Hinton使用了統(tǒng)計(jì)物理學(xué)中的工具，統(tǒng)計(jì)物理學(xué)是由許多類似組件構(gòu)建的系統(tǒng)科學(xué)，通過向機(jī)器提供機(jī)器運(yùn)行時(shí)極有可能出現(xiàn)的示例來訓(xùn)練機(jī)器。玻爾茲曼機(jī)可用于對(duì)圖像進(jìn)行分類或創(chuàng)建訓(xùn)練它的模式類型的新示例。 Hinton以這項(xiàng)工作為基礎(chǔ)，幫助啟動(dòng)了當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的爆炸性發(fā)展。 對(duì)人工智能基礎(chǔ)研究的重要肯定 Hinton周二在電話中告訴委員會(huì)，他對(duì)獲得該獎(jiǎng)項(xiàng)的消息感到“震驚”，“我不知道會(huì)這樣�！� 他是在加州的一家“廉價(jià)酒店”發(fā)表講話的�！拔冶緛斫裉煲龊舜殴舱駫呙�，但我想我得取消了�！� 委員會(huì)表示，這兩位獲獎(jiǎng)?wù)叨紴闄C(jī)器學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)：Hopfield“創(chuàng)造了一種可以存儲(chǔ)和重建信息的結(jié)構(gòu)”，而Hinton“發(fā)明了一種可以獨(dú)立發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性的方法，這種方法對(duì)于現(xiàn)在使用的大型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說已經(jīng)變得很重要�！� 諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)委員會(huì)主席Ellen Moons表示： “獲獎(jiǎng)?wù)叩墓ぷ饕呀?jīng)產(chǎn)生了巨大的效益。在物理學(xué)領(lǐng)域，我們將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于廣泛的領(lǐng)域，例如開發(fā)具有特定屬性的新材料。” Geoffrey Hinton和John Joseph Hopfield兩位科學(xué)家榮獲諾貝爾獎(jiǎng)，不僅是對(duì)他們個(gè)人成就的肯定，更是對(duì)人工智能研究價(jià)值的國際認(rèn)可。在未來，人工智能技術(shù)或許會(huì)對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生越來越深遠(yuǎn)的影響。 |
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