"AI教父"获诺奖,物理学未来何去何从?

   时间:2024-10-09 09:42 来源:天脉网作者:陆辰风

瑞典皇家科学院近日揭晓了2024年诺贝尔物理学奖的归属,将这一殊荣授予了John J. Hopfield与Geoffrey E. Hinton两位杰出科学家。此次奖项旨在表彰他们在利用人工神经网络推动机器学习领域所做出的基础性贡献,两人将共同分享高达1100万瑞典克朗(约合人民币745万元)的奖金。

诺贝尔物理学奖获奖者

作为获奖者之一的John J. Hopfield,其科学生涯始于美国芝加哥,后于斯沃斯莫尔学院及康奈尔大学深造,最终获得物理学博士学位。在学术生涯中,他不仅在物理学领域深耕,更将目光投向了神经科学与分子生物学的交叉领域。Hopfield的突破性贡献在于设计了一种能够存储并重建信息的结构,这一发现为现代机器学习技术奠定了重要基石。

而另一位获奖者Geoffrey E. Hinton,被誉为“AI教父”,其贡献同样不可小觑。Hinton出生于英国伦敦,拥有爱丁堡大学博士学位,现为加拿大多伦多大学教授。在人工智能遭遇低谷的20世纪90年代,Hinton坚持在神经网络领域深耕,最终引领了深度学习的复兴。他不仅发明了反向传播算法和对比散度算法,还推动了深度神经网络的发展,为当前人工智能的广泛应用奠定了理论基础。

在获奖后的采访中,Hinton表示对这一荣誉感到意外且激动。他提到,正是对未知领域持续不断的探索,以及对解决复杂问题的执着追求,让他得以在人工智能领域取得如此成就。而Hopfield的工作则展示了物理学在跨学科研究中的巨大潜力,为其他领域的研究者提供了宝贵的启示。

诺贝尔物理学委员会主席Ellen Moons对两位获奖者的工作给予了高度评价,她指出:“获奖者的工作已经产生了深远的影响,不仅在物理学领域,而且在材料科学等多个领域都展现了人工神经网络的巨大应用价值。”

---**摘要**:瑞典皇家科学院将2024年诺贝尔物理学奖授予Hopfield和Hinton,表彰他们对人工神经网络和机器学习的贡献。两人分别在神经网络结构和深度学习领域取得突破,为AI发展奠定基础。**关键词**:#诺贝尔物理学奖##人工神经网络##机器学习#
 
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