诺贝尔物理学委员会宣布约翰・霍普菲尔德和杰弗里・辛顿为2024年诺贝尔物理学奖获得者。（图片来源：uux.cn乔纳森・纳克斯特兰德/美联社，盖蒂图片社。）

（神秘的地球uux.cn）据美国生活科学网站（Ben Turner）：2024年诺贝尔物理学奖授予了两位为当今人工智能（AI）的快速发展奠定基础的科学家。

负责评选诺贝尔物理学奖获得者的瑞典皇家科学院周二（10月8日）宣布，John Hopfield和Geoffrey Hinton将分享1100万瑞典克朗（103万美元）的奖金，以表彰他们在人工神经网络和使机器学习的算法方面的工作。

Hinton在新闻发布会上通过电话表示：“我惊呆了，我不知道会发生这种情况，我非常惊讶。”。他是在加利福尼亚州的一家酒店里说的，那里的互联网很差，电话连接也很糟糕。“我今天本来要做核磁共振扫描，但我想我不得不取消。”

普林斯顿大学生命科学教授Hopfield因创建了一种联想记忆网络而受到认可，他于1982年首次提出了Hopfield网络，该网络可以从不完美的数据中保存和重建图像和其他模式。

多伦多大学的计算机科学家Hinton在21世纪初使用Hopfield的网络作为一种被称为“玻尔兹曼机”的方法的基础。Hinton使用统计物理学的工具，产生了可以发现数据中模式的神经网络，使其能够对图像进行分类或创建训练模式的新示例。

总的来说，这两项进步对机器学习的发展至关重要，自那以后，机器学习产生了新的人工智能技术和应用的爆炸式增长。

诺贝尔物理学委员会主席Ellen Moons在一份声明中表示：“获奖者的工作已经带来了最大的好处。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能的新材料。”。

Hinton在新闻发布会上评论他的技术的影响时表示，机器学习将“产生巨大的影响，它将与工业革命相提并论。但它不会在体力上超越人们，而是在智力上超越人们。”

研究人员的工作代表了人工智能研究从符号逻辑（试图使用嵌入逻辑系统中的符号复制人类智能的特征）向深度学习网络的转变。后者使用多层人工神经元和大量数据来松散地模拟人脑中的过程。

深度学习自20世纪80年代以来一直存在，但巨大的能源、数据和计算需求使这项技术一直处于起步阶段，直到10年前计算技术的进步加速了它的发展。

他补充道：“我们没有经历过拥有比我们更聪明的东西是什么感觉。这在很多方面都会很棒。”他列举了医疗保健的好处和生产力的提高。“但我们也必须担心一些可能的不良后果，特别是这些事情失控的威胁。”