“人工神经网络机器学习获
2024年诺贝尔物理学奖”
瑞典皇家科学院10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习方面的基础性发现和发明。
“今年的物理学奖得主的成就是建立在物理科学的坚实基础之上的。他们向我们展示了一种创新的方法，通过这种方法，我们可以借助计算机来应对社会面临的众多挑战。机器学习长期以来一直是科学研究的关键，特别是在大数据的分类和分析方面……John Hopfield 和 Geoffrey Hinton 利用物理学的工具，开发了一种方法，为当今强大的机器学习技术奠定了基础。基于人工神经网络的机器学习目前正在深刻地改变科学、工程和我们的日常生活。”
图源：诺贝尔奖官网
约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）
霍普菲尔德是美国普林斯顿大学教授，他在1982年和1984年发表了两篇基础性人工神经网络的论文，提出了霍普菲尔德网络。这种网络基于物理学中的原子自旋理论，通过模拟生物神经系统的连接方式，能够存储和重构图像及其他类型的数据模式。
霍普菲尔德的工作奠定了现代人工神经网络的基础，特别是在模式识别和数据存储方面。霍普菲尔德网络通过能量最小化的原理来训练，能够在面对扭曲或不完整的输入时，自动修正错误并恢复原貌，这对于图像恢复和重建具有重要意义，被广泛应用于解决组合优化问题和图像识别任务。
杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）
辛顿是加拿大多伦多大学教授，他在深度学习和人工神经网络领域做出了开创性贡献，被誉为“深度学习之父”。辛顿发明了玻尔兹曼机，这是一种基于统计力学原理的网络，能够自主发现数据中的属性，并执行分类图像等任务。
辛顿的工作不仅推动了人工神经网络的发展，还极大地提升了机器的智能水平。他的玻尔兹曼机和反向传播算法（BP算法），使得机器可以从大量未标记的数据中自主学习特征，这些技术广泛应用于语音识别、图像分析等领域，推动了图像图形学的发展，至今仍在大规模模型训练中发挥着关键作用。
2024年诺贝尔物理学奖的授予打破了传统学科界限，首次将奖项颁给了AI领域的科学家。这表明了物理学与计算机科学的深度融合，强调了跨学科研究的重要性。
这一奖项的颁发不仅是对两位科学家个人成就的认可，更是对跨学科研究模式的肯定。它展示了物理学理论在人工智能和机器学习中的广泛应用和深远影响。同时，这也预示着人工智能将在更多复杂任务中展现强大能力，推动各行业的进步和发展。
同时，辛顿也提醒注意人工智能的潜在风险，以防止AI超越人类，并反噬人类。
“AI 将会产生巨大影响，类似于工业革命。它不是超越人类的体力，而是增强我们的智力。我们之前没有与比我们更聪明的事物互动的经验。AI 有潜力提供更好的医疗服务，并提升效率，尽管它也可能带来失控的风险。”
他呼吁人类以安全和合乎道德的方式使用这项技术，为人类带来最大利益。
“他们破解了蛋白质奇妙结构的密码”
2024年诺贝尔化学奖授予三位科学家，其中，一半授予美国华盛顿大学的大卫·贝克（David Baker），以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，另一半则共同授予英国伦敦谷歌旗下人工智能公司“深层思维”的戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper），以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。
图源：诺贝尔奖官网
大卫·贝克（David Baker）
大卫·贝克是美国华盛顿大学的教授，他在计算蛋白质设计方面的研究使其成为2024年诺贝尔化学奖的一半得主。贝克的研究集中在通过计算方法设计新的蛋白质，这一成就为理解蛋白质功能和开发新药物提供了重要的理论基础。
贝克的贡献标志着计算生物学领域的一个重要突破，展示了人工智能在科学研究和药物设计中的巨大潜力。
戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）
约翰·江珀（John M. Jumper）
哈萨比斯是谷歌DeepMind公司的联合创始人，江珀则是该公司的美国科学家。他们共同开发了AlphaFold2模型，利用深度学习技术预测蛋白质的三维结构，这对理解蛋白质功能、开发新药等具有深远影响。这一模型在蛋白质结构预测方面取得了重大突破，解决了长达50年的难题。
蛋白质结构的精确预测对于理解其与药物分子的相互作用至关重要，这直接关联到药物设计和开发中的图像分析，如药物分子对接的模拟等。哈萨比斯和江珀的工作不仅推动了科学界对蛋白质结构的理解，还为药物设计和疾病治疗提供了新的工具和方法，具有广泛的应用前景。
这一奖项不仅是对三位科学家个人贡献的认可，也是对整个计算生物学和人工智能领域的重要肯定。他们的基础性工作为理解和操作复杂生物数据提供了新的视角和工具。这些研究成果有望为医学、生物技术等领域带来革命性的变化，为未来的科学研究和技术发展开辟新的道路。通过这些研究，科学家和工程师可以更好地理解和控制生命过程，推动医学和生物技术的进步，最终造福人类健康。
对图像图形学领域的贡献和影响
霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机为图像图形学领域研究奠定了重要的理论和实践基础。前者通过其独特的记忆和恢复能力，促进了图像恢复和模式识别技术的发展；后者则在特征学习和降维方面做出了贡献，启发了深度学习架构如深度信念网络的诞生。反向传播算法（BP算法）的出现，更是极大地推动了深度神经网络，尤其是卷积神经网络在图像图形任务中的应用和优化，显著提升了图像处理的准确性和效率。此外，AlphaFold2模型虽然在蛋白质结构预测领域取得了突破，但其深度学习和大数据分析的创新方法也对图像图形领域产生了积极的影响，展示了跨学科合作和新模型构建在解决复杂视觉问题上的巨大潜力，激励图像图形领域探索类似的大型预训练模型。
诺贝尔物理学奖和化学奖得主在图像图形领域的贡献丰富了科学研究的方法和工具，展示了跨学科合作的力量。他们的研究成果不仅推动了各自领域的发展，还为其他学科提供了新的视角和思路，促进了科学技术的创新和发展。
未来已来。随着AI技术的不断突破与革新，我们站在了一个前所未有的科技革命前沿。这些卓越的研究成果不仅重塑了我们认知世界的方式，更在无形中引领着社会向前大步迈进。诺贝尔奖首次颁发给AI领域科学家，标志着AI赋能的科研新纪元已经开启。这一奖项不仅是对这些杰出贡献者的最高赞誉，更是对整个AI领域蓬勃发展的一种有力肯定。让我们携手前行，共同书写新的篇章，在不久的将来，这些新技术将继续绽放光芒，照亮人类探索未知、追求美好的前行之路。
参考内容：
1、《两名科学家分享2024诺贝尔物理学奖，其中一位是“AI教父”》
2、《2024诺贝尔物理学奖得主“AI教父”辛顿：最担心AI最终反噬人类》
3、《活久见！2024年诺贝尔物理学奖颁给了AI大佬Hinton 和 Hopfield》
4、《2024年诺贝尔化学奖揭晓！三位科学家获殊荣》
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