兩名科學家因機器學習基礎(chǔ)性貢獻獲2024年諾貝爾物理學獎
中新社北京10月8日電 斯德哥爾摩消息:瑞典皇家科學院8日宣布,將2024年諾貝爾物理學獎授予約翰·霍普菲爾德(John J. Hopfield)和杰弗里·辛頓(Geoffrey E. Hinton),以表彰他們“通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)機器學習的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。
據(jù)諾貝爾獎官網(wǎng)消息,評獎委員會在當天發(fā)布的新聞通報中指出,兩名獲獎者使用物理學工具來開發(fā)訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,這些方法是當今強大的機器學習的基礎(chǔ)。
通報稱,“當我們談論人工智能時,通常是指使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習技術(shù)。這項技術(shù)最初受到大腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā),在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,大腦神經(jīng)元由具有不同值的節(jié)點表示,這些節(jié)點通過連接相互影響,如同‘突觸’,可以增強或減弱,網(wǎng)絡(luò)由此實現(xiàn)訓練。今年的獲獎者從20世紀80年代開始,就在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面開展重要工作”。
通報指出,約翰·霍普菲爾德根據(jù)物理學原理創(chuàng)造了一種關(guān)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以存儲和重建圖像和其他模式類型。杰弗里·辛頓以霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)發(fā)明了一種方法,可以自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性,從而執(zhí)行識別圖片中的特定元素等任務。“他們的工作幫助啟動了當前機器學習的爆炸性發(fā)展。”
諾貝爾物理學獎委員會主席艾倫·穆恩斯(Ellen Moons)表示,“獲獎者的工作已經(jīng)產(chǎn)生巨大效益。在物理學中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用廣泛,比如開發(fā)具有特定性能的新材料?!?/p>
諾貝爾獎官網(wǎng)信息顯示,約翰·霍普菲爾德于1933年7月出生于美國芝加哥,目前任職于美國普林斯頓大學。杰弗里·辛頓于1947年12月出生于英國倫敦,目前任職于加拿大多倫多大學。
約翰·霍普菲爾德曾獲得2022年玻爾茲曼獎。杰弗里·辛頓曾獲得2018年圖靈獎。(完)
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