2024诺贝尔物理学奖公布 两位科学家获奖 为人工智能的神经网络学习奠定有力基础
2024年10月09日 01:31
来源: 深圳商报
东方财富APP

方便,快捷

手机查看财经快讯

专业,丰富

一手掌握市场脉搏

手机上阅读文章

提示:

微信扫一扫

分享到您的

朋友圈

  10月8日,在瑞典斯德哥尔摩举行的2024年诺贝尔物理学奖公布现场,屏幕显示奖项得主美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·欣顿。(新华社发)

  【深圳商报讯】(记者张郗郡)北京时间10月8日下午,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德(John J. Hopfield)与杰弗里·欣顿(Geoffrey E. Hinton),以表彰他们使用人工神经网络实现机器学习的基础发现和发明。

  人工智能的运作通常指的就是使用人工神经网络的机器学习,而这项技术最初是受到人类大脑结构的启发。在人工神经网络中,大脑的神经元由具有不同值的节点表示,这些节点可以通过彼此间的连接相互影响。据诺贝尔奖官方消息,两位获奖者从上世纪80年代开始就对人工神经网络进行了重要的研究,利用物理学的工具开发了机器学习的基础方法。

  约翰·霍普菲尔德发明了一种“关联记忆”,可以对数据中的图像信息进行存储和重建。作为一名神经科学家,1982年他提出“霍普菲尔德网络”模型,利用物理学的方式解释了大脑是如何进行联想、回忆的。我们可以将节点想象成像素,“霍普菲尔德网络”利用物理学中“原子自旋”的特性来描述材料特征,当“霍普菲尔德网络”收到失真或不完整的图像时,它会通过节点更新它们的值,如此一来,网络便可以逐步工作以找到与不完美图像最相似的已保存图像。

  杰弗里·欣顿发明了一种让机器可以自主发现数据特性的方法,从而执行识别图片中特定元素等任务。杰弗里·欣顿将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络,这种新网络使用另一种方法:玻尔兹曼机。玻尔兹曼机可以学习给定数据类型的特征元素,并用来分类图像或创建新材料。这项工作使欣顿为当前机器学习的爆炸性发展奠定了有力基础,杰弗里·欣顿也因此被誉为“神经网络之父”,并于2018年获得“计算机界的诺贝尔奖”图灵奖。

  据了解,约翰·霍普菲尔德1933年出生于美国伊利诺伊州芝加哥,1958年在美国纽约州伊萨卡市康奈尔大学获得博士学位,现任美国新泽西州普林斯顿大学教授;杰弗里·欣顿1947年出生于英国伦敦,1978年在英国爱丁堡大学获得博士学位,现任加拿大多伦多大学教授。两人将平分1100万瑞典克朗的获奖奖金。

  “获奖者们的工作已经为我们如今的生活带来了极大好处。在物理学中,我们在广泛领域中使用人工神经网络,例如开发具有特定性能的新材料。”诺贝尔物理学委员会主席Ellen Moons表示。

(文章来源:深圳商报)

文章来源:深圳商报 责任编辑:137
原标题:2024诺贝尔物理学奖公布 两位科学家获奖 为人工智能的神经网络学习奠定有力基础
郑重声明:东方财富发布此内容旨在传播更多信息,与本站立场无关,不构成投资建议。据此操作,风险自担。
举报
分享到微信朋友圈

打开微信,

点击底部的“发现”

使用“扫一扫”

即可将网页分享至朋友圈

扫描二维码关注

东方财富官网微信


扫一扫下载APP

扫一扫下载APP
信息网络传播视听节目许可证:0908328号 经营证券期货业务许可证编号:913101046312860336 违法和不良信息举报:021-61278686 举报邮箱:jubao@eastmoney.com
沪ICP证:沪B2-20070217 网站备案号:沪ICP备05006054号-11 沪公网安备 31010402000120号 版权所有:东方财富网 意见与建议:4000300059/952500