封面新闻记者 闫雯雯
北京时间10月8日下午,诺贝尔物理学奖授奖发布会在斯德哥尔摩皇家瑞典科学院举行,授予约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿,2024年诺贝尔物理学奖,“以表彰他们在使用人工神经网络实现机器学习方面奠基性发现和发明”。
消息一出,网友们开始了他们的玩梗“专写人工智能的新智元没想到人工智能拿了诺贝尔物理学奖”“今天,物理学终于不存在了……”
获奖者是谁?一人是学界先行者,一人被称为“AI教父”
获奖的两人都是人工智能界的大牛。约翰·霍普菲尔德1933年出生于芝加哥,获得了美国康奈尔大学的博士学位。霍普菲尔德早在1982年以其对关联神经网络的研究而闻名,他也是加州理工学院的计算和神经系统博士学位计划的联合创始人,早在1986年便开创了这个重要的项目。他的学生中,包括了深度学习奠基人、先驱人物特伦斯·谢诺夫斯基。
霍普菲尔德在贝尔实验室的理论小组工作了两年,随后便在加利福尼亚大学,普林斯顿大学,加州理工学院、加利福尼亚大学伯克利分校等知名学府执教。他因其提出的“霍普菲尔德网络”而闻名,这一框架能够存储并重建信息,成为早期人工神经网络的一个重要模型。霍普菲尔德的工作将神经网络引入了记忆和模式识别领域,启发了后来的深度学习技术。他的研究不仅推动了神经网络的早期发展,还帮助人们从全新视角理解大脑的工作原理。
辛顿出生于英国伦敦,并且在爱丁堡大学获得了博士学位。杰弗里·辛顿的贡献则集中在反向传播算法的开发上,这是现代神经网络训练中的关键技术。反向传播允许人工神经网络在处理数据时自动调整其内部权重,从而自主学习和发现数据中的复杂模式。由于这项技术的应用范围很广,因此也被称为“ AI教父”。
他与霍普菲尔德的学生谢诺夫斯基关系很好,两人齐心合作,研发了玻尔兹曼机(Boltzmann Machines),这是一种用于模式识别的神经网络。20世纪80年代,在深度学习经历了漫长的寒潮与黯淡后,它的出现为极少数相信“连接主义”“神经网络”和“深度学习”的研究人员,带来了一丝曙光。
人工神经网络是物理吗?劝你别问傻问题……
在今年的物理学奖公布之后,很多人大呼“人工智能获得物理学奖?物理学不存在了”,也有人问“人工神经网络是物理吗?”
虽然人工智能与物理学的联系并不明显,但2024年诺贝尔物理学奖颁给了机器学习的先驱,主要因为这些研究解决了物理学中的复杂计算问题,并推动了更广泛的科学探索。之前,诺贝尔物理学奖从未直接颁发给计算机科学相关的研究,尤其是软件、算法相关的研究。
诺贝尔物理学奖委员会主席艾伦·穆恩斯表示:“诺贝尔奖得主的工作已经产生了巨大的效益。在物理学中,我们把人工神经网络应用于广泛的领域,比如开发具有特定性能的新材料。”
在接受采访时,辛顿表示人工智能将对我们的社会产生“巨大影响”:“它将与工业革命相媲美。但它不会在体力上超越人类,而是会在智力上超越人类。我们从未体验过拥有比我们更聪明的东西会是什么感觉。”
他预测,这项技术将彻底改变医疗保健等领域,从而“大幅提高生产力”。
“但我们也必须担心一些可能出现的不良后果,尤其是这些事情失控的威胁,”他警告。
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