作为自动驾驶从业者,更能深刻的感受到:神经网络为各个技术带来的颠覆性革命.
瑞典皇家科学院于当地时间2024年10月8日宣布，将本年度诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）与英国科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们在神经网络机器学习方面的基础性发现和发明。这一决定标志着人工智能领域的成就再次获得了国际科学界的最高认可。
神经网络机器学习技术的灵感来源于大脑的结构。在这种网络中，大脑的神经元由具有不同数值的节点表示，这些节点通过类似于突触的连接相互影响，并可以变得更强或更弱。霍普菲尔德和辛顿通过使用物理学工具，为人工智能的发展奠定了坚实的理论基础，使人工智能能够模拟人类的记忆和学习过程。
霍普菲尔德教授是美国普林斯顿大学的知名学者，他创建了一种名为“霍普菲尔德网络”的联想存储器，该存储器能够存储和重建图像以及数据中的其他类型模式。在构建这种人工神经网络的过程中，霍普菲尔德巧妙地运用了物理学原理，从而扩展了统计物理学的边界，使其涵盖生命现象，并创建了一种用于思考大脑计算的新语言。
而辛顿教授，被誉为“神经网络之父”和“深度学习之父”，目前是加拿大多伦多大学的教授。他早在20世纪80年代就开始在神经网络领域进行深耕，是使用神经网络进行机器学习的先驱。辛顿教授教会了人工智能如何自动查找数据中的属性，从而执行识别图片中特定元素等任务。他的研究成果不仅推动了机器学习领域的“爆炸性发展”，还在2018年为他赢得了图灵奖这一计算机领域的最高荣誉。
诺贝尔物理学委员会主席艾伦·穆恩斯在评价这两位科学家的成就时表示，他们的工作“已经带来了最大的效益”，并强调他们的发现对于人工智能领域的发展具有里程碑式的意义。
自1901年以来，诺贝尔物理学奖已经颁发了118次（包括2024年），共有227位科学家（包括共同获奖者）荣获此殊荣。今年的诺贝尔物理学奖再次证明了物理学在推动科技进步和人类文明发展中的重要作用。
随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。霍普菲尔德和辛顿的获奖不仅是对他们个人成就的肯定，更是对整个人工智能领域未来发展的鼓舞和期待。相信在他们的引领下，人工智能技术将不断取得新的突破和进展，为人类社会的发展贡献更多的智慧和力量。
Tips:这篇新闻就是大模型生成的,诺奖实至名归~
