2024年 诺贝尔物理奖 已授予两位科学家，他们为当今的迅速发展而奠定了基础 人工智能 （人工智能） 。
约翰·霍普菲尔德 和 杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton） 他们的工作将分享1100万瑞典krona（103万美元）的奖金 人工神经网络 以及使机器能够学习的算法 ，瑞典皇家科学院（Royal Swedish Science of Science of Sciences）选择了诺贝尔奖（Nobel）的物理学获奖者 ，于周二（10月8日）宣布 。
欣顿在电话中说：“我很高兴，我不知道这会发生 ，我很惊讶。 ” 在新闻发布会上 。他在加利福尼亚的一家酒店讲话 ，互联网不佳，电话连接不好 。“我今天要进行MRI扫描 ，但我想我必须取消这一点。 ”
霍普菲尔德（Hopfield）是普林斯顿大学生命科学教授 ，因创建协会的记忆网络而受到认可 。他在1982年首次提议作为Hopfield Network;可以从不完美的数据中保存和重建图像和其他模式 。
多伦多大学的计算机科学家欣顿（Hinton）在2000年代初使用霍普菲尔德（Hopfield）的网络作为一种称为“玻尔兹曼机器”（Boltzmann Machine）的方法的基础。Hinton使用统计物理学的工具，产生了可以在数据中发现模式的神经网络，从而使它们能够对图像进行分类或创建已训练的模式的新示例。
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综上所述 ，这两个进步对于机器学习的发展至关重要，此后在新的AI技术和应用中产生了爆炸 。
“获奖者的工作已经是最大的好处 。在物理学中 ，我们使用人工神经网络在各种领域 ，例如开发具有特定特性的新材料， ” 艾伦月亮 ，诺贝尔物理委员会主席 在一份声明中说。
欣顿在新闻发布会上评论他的技术的含义时说 ，机器学习将“具有巨大的影响力，它将与工业革命相提并论 。但是 ，它不会超越体力以实现人的体力 ，而是超越了智力能力的人 。”
研究人员＆rsquo;工作代表 AI研究的转变 远离符号逻辑＆mdash;它试图使用嵌入逻辑系统中的符号来复制人类智能的特征＆mdash;到 深度学习网络。后者使用人工神经元和大量数据的层次来模仿人脑中的过程 。
自1980年代以来，深度学习就一直存在 ，但是巨大的能量 ，数据和计算要求将技术始终处于新生阶段，直到10年前，计算进步 加速了 。
他补充说：“我们没有比我们更聪明的事情的经验。在许多方面 ，这将是一件很棒的事情 。 ”“但是我们还必须担心许多可能的不良后果 ，尤其是 这些事情的威胁失控 。 ”
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