瑞典皇家科学院宣布了 2024 年诺贝尔物理学奖，Geoff Hinton 和 John Hopfield 因其在 20 世纪 70 年代末和 80 年代初开始的人工神经网络方面的工作而共同分享这一殊荣。
获奖理由
Hinton 和 Hopfield 获奖的具体原因是“在人工神经网络方面的基础性发现和发明，使得机器学习成为可能”。
背景与意义
这一消息传来之际，人工智能已成为一些人称之为第四次工业革命的主要推动力之一。该领域的重大创新者因其工作而受到认可。今年早些时候，谷歌 DeepMind 的联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis 因“对人工智能的贡献”在英国被授予爵士头衔。
Geoff Hinton 的贡献
- 背景：Hinton 是人工智能领域最著名的研究人员之一，为近年来我们看到的大部分进展奠定了基础。他经常被称为“深度学习之父”。
- 成就：1978 年，Hinton 获得了人工智能博士学位。此后，他共同创建了反向传播算法，这是一种允许神经网络从错误中学习的方法，彻底改变了人工智能模型的训练方式。
- 职业经历：2013 年，Hinton 加入谷歌，此前这家搜索巨头收购了他的公司 DNNresearch。去年，他从谷歌辞职，表达了对人工智能在传播错误信息中作用的担忧。如今，Hinton 是多伦多大学的教授。
John Hopfield 的贡献
- 背景：普林斯顿大学的教授 Hopfield 也是人工智能领域基础性工作的早期先驱之一。
- 成就：他开发了后来被称为 Hopfield 网络的神经网络，这种网络通过展示神经网络如何存储和检索模式，彻底改变了人工智能。它基本上模仿了人类记忆的工作方式，并展示了如何将生物学和物理学的一些原理应用于计算系统。
诺贝尔奖的意义
诺贝尔奖得主，也被称为“获奖者”，因其工作而获得多项奖励，包括一枚金质奖章、一份证书和 1100 万瑞典克朗（约 100 万美元）的现金奖励。如果有多位获奖者，奖金将平分。显然，获奖者还获得了全球声望。
“获奖者的工作已经带来了最大的益处，”诺贝尔物理学委员会主席 Ellen Moons 在一份声明中说。“在物理学中，我们在广泛的领域使用人工神经网络，例如开发具有特定性质的新材料。”
Hinton 和 Hopfield 的工作不仅推动了人工智能的发展，还为未来的科学研究和技术创新奠定了坚实的基础。
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