标题: 诺贝尔物理奖揭晓美加学者共享　建构强大AI学习技术基础方法获奖
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壹苹新闻网 记者李子凡／综合报导
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2024年诺贝尔物理奖今天（10/8）揭晓，由美国学者约翰霍普菲尔德（John Hopfield）
与加拿大学者杰弗里辛顿（Geoffrey Hinton）两人共同获奖，他们运用了物理学工具，
开发了构成当今强大机器学习技术基础的方法。
诺贝尔委员会在声明中表示：“尽管电脑无法思考，但机器如今能够模仿记忆和学习等功
能。今年的物理学奖得主使这一切成为可能。”
该委员会于周一在瑞典宣布了这一享有盛誉的荣誉，这一奖项被视为科学成就的巅峰，奖
金为1100万瑞典克朗（约100万美元、3220万元台币）。
霍普菲尔德在普林斯顿大学任教，辛顿则是多伦多大学，他们为当今许多产品提供动力的
机器学习奠定了基础而受到赞誉。
“他们使用物理学的基本概念和方法，开发了利用网络结构来处理信息的技术，”委员会
表示，这使得过去二十年来机器学习的发展“爆炸性增长”。
霍普菲尔德创造了一种联想记忆，可以储存和重建图像及其他类型的数据模式；辛顿则发
明了一种能够自动在数据中发现属性的方法，从而执行诸如识别图片中特定元素的任务。
被称为人工智能（AI）“教父”的辛顿表示，他对获得这一奖项感到“惊讶”。
接受记者询问时，辛顿谈到了他的研究所帮助开发的技术的潜在重要性，他表示，人工智
慧将对我们的社会产生“巨大影响”。
他在得主揭晓后的连线访谈表示。“这将与工业革命相媲美。但不同的是，它将超越人类
的智力，而不是体力。我们对于拥有比我们更聪明的事物的经验是零”。
人工智能（AI）已经成为使用人工神经网络进行机器学习的代名词。这项技术由霍普菲尔
德和辛顿）开发，灵感来自于大脑的结构。
大脑拥有神经元，而人工神经网络则拥有具有不同数值的节点。大脑的神经元通过突触相
互交流，而人工节点则通过连接相互影响。你可以通过加强节点之间的连接来训练人工神
经网络，就像你可以通过学习来训练大脑一样。
正如我们可以回想一个很少用的词或模糊记得的事实，人工神经网络也能通过保存的模式
进行搜索——这要归功于霍普菲尔德在1982年发明的霍普菲尔德网络。
在霍普菲尔德发表研究后，辛顿使用统计物理学的概念扩展了这项技术，并开发了最早的
机器学习形式，称为“玻尔兹曼机器”（Boltzmann Machine）。
自1980年代以来，这些网络的规模不断增长。霍普菲尔德最早使用的网络只有30个节点，
节点之间的参数不到500个，而如今的网络可以包含超过一兆个参数。
与传统软件不同，传统软件像是遵循一个烤蛋糕的食谱，而人工神经网络则能够通过示例
进行学习——凭借先前的知识创造新的“食谱”。
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诺贝尔物理学奖颁给美加2学者 研究类神经网络奠定机器学习基础
https://www.cna.com.tw/news/ait/202410080394.aspx
中央社 综合斯德哥尔摩外电
有“AI教父”之称的辛顿今天与美国科学家霍普菲尔德共同荣获诺贝尔物理学奖，他们因
为对类神经网络的奠基性发现与发明，使机器学习获得巨大进展而获此殊荣。
根据诺贝尔奖网站，霍普菲尔德（John J. Hopfield）与辛顿（Geoffrey E. Hinton）使
用物理学来训练类神经网络（artificial neural network），他们运用物理学工具，开
发出为当今强大机器学习奠定基础的方法。
霍普菲尔德在1982年创造出联想神经网络，现在通称为霍普菲尔德网络（Hopfield
network），可以储存和重建图像以及资料中其他类型的模式。
英国出生的加拿大学者辛顿是电脑科学家及认知心理学家，因为在类神经网络方面的贡献
闻名，被誉为“深度学习教父”或“人工智能（AI）教父”。他发明了一种方法，可以自
动寻找资料中的性质，从而执行识别图片中特定元素等任务。
霍普菲尔德的研究是在美国普林斯顿大学（Princeton University）进行，辛顿目前在加
拿大多伦多大学（University of Toronto）服务。
诺贝尔物理学奖委员会主席穆恩斯（Ellen Moons）表示：“获奖者的成果带来了最大好
处。在物理学中，我们在广泛领域中使用类神经网络，例如开发具有特定性质的新材料。
”
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2023年诺贝尔物理学奖是由法国学者亚谷斯蒂尼（Pierre Agostini）、匈牙利-奥地利学
者克劳斯（Ferenc Krausz）、法国-瑞典学者吕利耶（Anne L'Huillier）共享殊荣，3人
因研究探索原子和分子内部电子的工具而获得表彰。
今年首个诺贝尔奖项医学奖7日在斯德哥尔摩公布，接着于8日颁发物理学奖，9日揭晓化
学奖，10日公布文学奖。
备受瞩目的和平奖是唯一在挪威奥斯陆颁发的奖项，将于11日揭晓；经济学奖将于14日公
布。
今年诺贝尔各奖项奖金为1100万瑞典克朗（约新台币3414万元）。若有数名得奖者共享奖
项，他们将分享奖金。
（译者：陈正健；核稿：杨昭彦）