瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布,将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德(John J. Hopfield)和杰弗里·E·辛顿(Geoffrey E. Hinton),表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作。
约翰·J·霍普菲尔德,1933年出生于美国伊利诺伊州芝加哥市,1958年获得美国康奈尔大学博士学位,现任美国普林斯顿大学教授。杰弗里·E·辛顿,1947年出生于英国伦敦,1978年获得英国爱丁堡大学博士学位,现任加拿大多伦多大学教授。两人使用物理学工具开发了今天机器学习技术的基础方法。约翰·J·霍普菲尔德创造了一种关联记忆,它能够存储和重构图像以及其他模式类型。杰弗里·E·辛顿发明了一种能够自主发现数据中属性的方法,并执行任务,如识别图像中的特定元素。辛顿将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络,这种新网络使用另一种方法:玻尔兹曼机。玻尔兹曼机可以学习给定数据类型的特征元素,可以用来分类图像或创建新材料。这种机器学习帮助推动了当今机器学习的快速发展。
诺贝尔物理学委员会主席埃伦·穆恩斯在当天的新闻发布会上表示,两名获奖者利用统计物理的基本概念设计了人工神经网络,构建了机器学习的基础。相关技术已被用于推动多个领域的研究,包括粒子物理、材料科学和天体物理等,也已用于日常生活中的人脸识别和语言翻译等。
由世界图书出版有限公司出版的《AI艺术家:人工智能的创意与未来》一书中就曾多次提到2024年诺贝尔物理学奖得主杰弗里·E·辛顿。作者米勒在这本书中想要解答的,是如今人工智能领域最令人兴奋的那些问题,他用大量例证阐述了机器创造艺术作品的可能性,并带我们进入了一个相信计算机拥有创造力的世界。
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