序言：好意思国普林斯顿大学科学家约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）荣获2024年诺贝尔物理学奖，以奖赏他们在机器学习鸿沟的首创性责任。这项责任为现时东说念主工智能的繁盛发展奠定了基础。瑞典皇家科学院示意，它之是以将该奖项颁发给这两位科学家，是因为他们使用了“物理学的器具来开拓今天苍劲的机器学习基础的要害”j9九游会真人游戏第一品牌，这些要害正在“绝对更正科学、工程和平素糊口”。

🔍 从实验室到实践寰宇

东说念主工神经收集通过使用具有不同值的节点四肢神经元的替代品来师法大脑的解析功能。这些节点变成了流通收集，雷同于大脑的当然神经突触，不错通过对任何率性数据集的检修使流通变得更强或更弱。这种适应性反馈允许东说念主工神经收集更好地识别数据中的花样，并对翌日进行后续预测——也等于说，无需显式编程即可学习。

在1980年代初，霍普菲尔德和他的共事们假想并完善了一种东说念主工神经收集——霍普菲尔德收集——灵感来自原子自旋的物理学。该要害被讲授关于以一种被觉得师法东说念主脑的表情存储、检索和重建花样具有变革性。

霍普菲尔德收集的操作不错想象为球体在丘陵和山谷的地形上迁移，节点之间的流通变成地形综合；收集通过找到最小化它们能量相反的流通值进行检修。在1987年的《科学好意思国东说念主》杂志中，霍普菲尔德和他的合著者解释说，收集“通过沿着减少假想能量的旅途进行假想，直到旅途到达山谷的底部，就像雨滴向山下转移以最小化其引力势能相似。”该时刻被庸俗应用于一系列优化问题——从巨额可能性中遴选一个联想处理决议的数学辛苦。

辛顿与他的共事们配合鞭策了霍普菲尔德的要害，使其成为更复杂的东说念主工神经收集——玻尔兹曼机的基础，该调皮欺多层节点之间的反馈来从检修数据中揣度花样的统计分离。至关进军的是，这种更先进的东说念主工神经收集不错使用“荫藏”的节点层来捕捉和改良假想罪恶，而不会消费过高的假想资本。辛顿的要害擅长于花样识别，不错用于举例对图像进行分类或创建不雅察到的花样的新变体。

辛顿在1992年的《科学好意思国东说念主》著述中转头了该要害的很多中枢念念想和可能的应用，他预测受生物学启发的机器学习最终将鞭策“东说念主工神经收集的很多新应用。”今天，这项时刻还是匡助推动了正在更正咱们社会无数鸿沟的东说念主工智能的抓续爆炸性发挥。

诺贝尔物理学委员会主席Ellen Moons强调，机器学习时刻带来便利，但也需警惕其潜在风险，确保时刻发展合乎东说念主类最大利益。“获奖者的发现和发明组成了不错接济东说念主类作念出更快、更可靠决策的机器学习的基础——举例，在会诊医疗现象时。相干词，尽管机器学习带来了繁多的克己，但其快速发展也激勉了对翌日的担忧。全东说念主类共同承担着以安全和说念德的表情使用这项新时刻的背负，以已毕东说念主类的最大利益。”

🏆 获奖者简介

约翰·霍普菲尔德 John J. Hopfield

1933年出身于好意思国芝加哥。1958年从好意思国康奈尔大学获取博士学位。现时为好意思国普林斯顿大学老师。建议了知名的“霍普菲尔德收集”，这是神经收集鸿沟的一个经典模子，对假想神经科学的发展产生了潜入影响。

杰弗里·辛顿 Geoffrey E. Hinton

1947年出身于英国伦敦。1978年从英国爱丁堡大学获取博士学位。现时为加拿大多伦多大学老师。被誉为“AI教父”，在深度学习和神经收集鸿沟作念出了繁多孝顺。他的责任包括反向传播算法的发明，以及在深度学习鸿沟的紧要冲破，这些建树还是绝对更正了东说念主工智能的面庞。

🔬 AI深度学习的冲破

物理学的应用

霍普菲尔德和辛顿将物理学的旨趣应用到东说念主工神经收聚积，通过能量最小化的宗旨，开拓出粗略进行花样识别和重构的收集，这在图像识别、当然言语处理等多个鸿沟皆有庸俗应用。

统计物理学的鉴戒

辛顿的责任受到统计物理学的启发，他的玻尔兹曼机不错学习识别数据中的特征元素，为当代深度学习模子的发展奠定了基础。

跨学科盘考

他们的盘考展示了跨学科要害怎样推动科技冲破，将物理学的旨趣应用到假想机科知识题上，创造出了全新的处理决议。

🌐 翌日瞻望

量子假想与AI的聚积

跟着时刻的杰出，咱们不错期待看到更多令东说念主答允的发展，举例量子假想和东说念主工智能的聚积，可能会带来全新的假想范式。

跨学科配合

翌日的东说念主工智能发展将愈加依赖于物理学家、假想机科学家、生物学家等多鸿沟众人的共同神勇，推动东说念主工智能的发展j9九游会真人游戏第一品牌，并匡助咱们更好地认识智能的本色。