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　　美国物理学家ღღ✿ღ、神经科学家ღღ✿ღ。1933年出生于美国芝加哥ღღ✿ღ，1958年获得美国康奈尔大学博士学位ღღ✿ღ，现任美国普林斯顿大学教授ღღ✿ღ。霍普菲尔德在1982年发明了著名的霍普菲尔德神经网络ღღ✿ღ，是神经网络发展早期的一座重要的里程碑5357cc拉斯维加斯ღღ✿ღ。早在1986 年ღღ✿ღ，他已是加州理工学院计算与神经系统博士项目的创始人之一行者seoღღ✿ღ。

　　10月8日ღღ✿ღ，在瑞典斯德哥尔摩举行的2024年诺贝尔物理学奖公布现场ღღ✿ღ，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ღღ✿ღ。新华社供图

　　杰弗里·欣顿ღღ✿ღ，英裔加拿大计算机科学家ღღ✿ღ、神经科学家行者seoღღ✿ღ。他1947年出生于英国伦敦一个学术世家ღღ✿ღ，这个家族走出了多位世界知名学者ღღ✿ღ。他的曾外祖父是19世纪著名数学家布尔ღღ✿ღ，发明了二进制运算的布尔代数ღღ✿ღ，而二进制正是现代计算机的数学基础ღღ✿ღ；欣顿的姑父是经济学概念“国民生产总值”的提出者ღღ✿ღ；欣顿表姐则是核物理学家ღღ✿ღ，曾参与制造原子弹的曼哈顿计划ღღ✿ღ；他的父亲是昆虫学家ღღ✿ღ，当选过英国皇家学会（英国皇家科学院）院士ღღ✿ღ。

　　欣顿1978年获得英国爱丁堡大学博士学位ღღ✿ღ，现任加拿大多伦多大学教授5357cc拉斯维加斯ღღ✿ღ。他与约书亚·本吉奥ღღ✿ღ、杨立昆并称为“深度学习三巨头”ღღ✿ღ，三者同时获得了2018年的图灵奖ღღ✿ღ。被称为“AI教父”的欣顿ღღ✿ღ，他的好几位学生也都在AI领域有响当当的名头ღღ✿ღ。与其一同获得图灵奖的学生杨立昆成了脸书母公司Meta的首席科学家ღღ✿ღ，另一名学生伊尔亚·苏茨克维成为OpenAI的联合创始人兼首席科学家ღღ✿ღ，今年5月因与公司CEO出现分歧而离职创业ღღ✿ღ。

　　欣顿8日在美国加利福尼亚得知获奖后说ღღ✿ღ：“我们并不知道机器比人更聪明会发生什么ღღ✿ღ。” 欣顿曾说ღღ✿ღ，机器比我们想象的更接近人类ღღ✿ღ，他现在更担心这项技术可能造成的威胁ღღ✿ღ，“总体后果可能是比我们更智能的系统最终可能会控制一切”ღღ✿ღ。

　　广东省科普讲师团成员ღღ✿ღ，华南理工大学未来创新实验室常务副主任陈安表示ღღ✿ღ，“在我看来ღღ✿ღ，物理学奖颁给的科学家ღღ✿ღ，是挺正常的一件事ღღ✿ღ。”

　　从20世纪80年代起ღღ✿ღ，这两名科学家就在人工神经网络领域做出了重要工作ღღ✿ღ。人工智能通常指的是使用人工神经网络的机器学习5357cc拉斯维加斯ღღ✿ღ，这项技术最初的灵感来自大脑的结构ღღ✿ღ。就像大脑中大量神经元通过突触相连一样ღღ✿ღ，人工神经网络由大量的“节点”通过“连接”组成ღღ✿ღ。每个节点就像一个神经元行者seoღღ✿ღ，而连接的强弱则类似于突触的强度ღღ✿ღ，决定了信息传递的效果ღღ✿ღ。

　　作为计算机技术的神经网络ღღ✿ღ，到底与物理有什么关系？对此ღღ✿ღ，欣顿解释道ღღ✿ღ，霍普菲尔德上世纪80年代提出的革命性网络结构“霍普菲尔德网络”以及他在此基础上发展的“玻尔兹曼机”网络模型均建立在物理学基础上ღღ✿ღ。

　　陈安解释ღღ✿ღ， “以霍普菲尔德命名的霍普菲尔德神经网络ღღ✿ღ，就是根据物理学原理设计的一种网络行者seoღღ✿ღ，每个单元由运算放大器和电容电阻这些元件组成5357cc拉斯维加斯ღღ✿ღ，相当于一个神经元ღღ✿ღ。输入信号以电压形式加到各单元上行者seoღღ✿ღ，经过一段时间后ღღ✿ღ，各部分的电流和电压达到某个稳定状态ღღ✿ღ，它的输出电压就表示问题的解答ღღ✿ღ。”

　　欣顿在此基础上进行了更进一步的研究ღღ✿ღ，他希望机器能像人类一样自主学习和分类信息ღღ✿ღ，于1985年和同事提出了“玻尔兹曼机”的网络模型ღღ✿ღ，通过统计物理学中的玻尔兹曼分布来识别数据中的特征ღღ✿ღ，成为现代深度学习网络的基础ღღ✿ღ。欣顿的研究继续推进ღღ✿ღ，导致了当前机器学习领域爆炸式的发展ღღ✿ღ。

　　霍普菲尔德和欣顿的工作不仅推动了机器学习的发展ღღ✿ღ，还对物理学产生了深远影响ღღ✿ღ。诺贝尔奖官方社交账号上写道ღღ✿ღ，今年诺贝尔物理学奖得主的突破工作建立在物理学的基础上ღღ✿ღ，他们展现了一种全新的方式ღღ✿ღ，让人们利用计算机来帮助和指导社会面临的挑战ღღ✿ღ。

　　诺贝尔物理学委员会秘书乌尔夫·丹尼尔松表示ღღ✿ღ，本次诺贝尔物理学奖并非颁发给过去几年人工智能的发展ღღ✿ღ，不是针对大语言模型或类似的东西ღღ✿ღ，而是针对基础发明ღღ✿ღ；物理学的原理为两名科学家提供了思路ღღ✿ღ，同时人工神经网络在物理学中也得到了广泛应用ღღ✿ღ，催生新的惊人发现拉斯维加斯官网首页入口ღღ✿ღ。ღღ✿ღ。

　　诺贝尔物理委员会主席埃伦·穆恩斯在当天的新闻发布会上表示ღღ✿ღ，两名获奖者利用统计物理的基本概念设计了人工神经网络ღღ✿ღ，构建了机器学习的基础ღღ✿ღ。相关技术已被用于推动多个领域的研究ღღ✿ღ，包括粒子物理ღღ✿ღ、材料科学和天体物理等拉斯维加斯娱乐网站ღღ✿ღ，ღღ✿ღ，也已用于日常生活中的人脸识别和语言翻译等ღღ✿ღ。

　　除了诺贝尔物理学奖ღღ✿ღ，今年的诺贝尔化学奖也有AI技术的身影ღღ✿ღ。当地时间10月9日ღღ✿ღ，瑞典皇家科学院宣布ღღ✿ღ，将2024年诺贝尔化学奖授予大卫·贝克（David Baker）ღღ✿ღ、戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper）行者seoღღ✿ღ，以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献ღღ✿ღ。

　　诺贝尔奖委员会评价称ღღ✿ღ，来自美国华盛顿大学的贝克成功完成了构建全新蛋白质这一几乎不可能完成的任务ღღ✿ღ；而来自谷歌的英国科学家哈萨比斯和江珀则开发了一种名为AlphaFold2的人工智能模型ღღ✿ღ，这种模型解决了一个已有50年历史的难题ღღ✿ღ，能够预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构ღღ✿ღ，并且已被全球200多万人使用ღღ✿ღ。

　　在过往的诺贝尔奖中ღღ✿ღ，也有一些获奖者的研究与人工智能或机器学习密切相关行者seoღღ✿ღ。被认为是人工智能领域的奠基人之一的司马贺（Herbert Simon）于1978年获得诺贝尔经济学奖ღღ✿ღ，他在决策理论方面提出了“有限理性”等开创性概念ღღ✿ღ，之后直接影响了对AI系统的设计ღღ✿ღ。

　　霍金曾说ღღ✿ღ：“21世纪将是复杂性科学的世纪ღღ✿ღ。” 诺贝尔奖的跨界色彩ღღ✿ღ，并非人们的直观感受ღღ✿ღ， 有不少对诺贝尔自然科学奖颁奖的统计分析证明了这一点ღღ✿ღ。

　　据统计ღღ✿ღ，从1901年到2008年授予的356项诺贝尔自然科学奖的奖项中ღღ✿ღ，交叉研究成果共有185项ღღ✿ღ，占52.0%学生管理ღღ✿ღ，ღღ✿ღ。在不同的时段（1901~1920年ღღ✿ღ，1921~1940年ღღ✿ღ，1941~1960年ღღ✿ღ，1961~1980年ღღ✿ღ，1981~2000年ღღ✿ღ，2001~2008年）ღღ✿ღ，交叉学科研究成果在颁奖项数中所占的百分比依次为32.0%ღღ✿ღ、41.7%ღღ✿ღ、54.0%5357cc拉斯维加斯ღღ✿ღ、56.8%ღღ✿ღ、61.1%5357cc拉斯维加斯ღღ✿ღ、66.7%ღღ✿ღ。诺贝尔自然科学奖获奖成果在20世纪50年代以前行者seoღღ✿ღ，大部分成果是属于单一学科的ღღ✿ღ，而在50年代以后ღღ✿ღ，大部分成果则是交叉性的ღღ✿ღ。

　　“跨界”获奖的科学家并不罕见拉斯维加斯0567官方网站ღღ✿ღ！ღღ✿ღ。1908年ღღ✿ღ，被誉为“原子核物理学之父”的英国物理学家欧内斯特·卢瑟福ღღ✿ღ，因“对元素蜕变以及放射化学的研究”ღღ✿ღ，荣获诺贝尔化学奖ღღ✿ღ。

　　而法国著名波兰裔科学家玛丽·居里更是“跨界”达人ღღ✿ღ，她在1911年因分离出纯的金属镭获得诺贝尔化学奖ღღ✿ღ，此前在1903年ღღ✿ღ，她因对放射性现象的研究获诺贝尔物理学奖5357cc拉斯维加斯ღღ✿ღ。

　　瑞士天文学家迪迪埃·奎洛兹ღღ✿ღ，因在宇宙认知的颠覆性贡献而获2019年诺贝尔物理学奖ღღ✿ღ，开创了诺贝尔物理学奖的一个新领域ღღ✿ღ。

　　2020年ღღ✿ღ，英国数学物理学家罗杰·彭罗斯因在黑洞领域的研究工作获得诺贝尔物理学奖ღღ✿ღ。好奇心爆棚的他被誉为“理论物理学的巨人”ღღ✿ღ，他的贡献跨越了数学和物理学的许多领域ღღ✿ღ。他把各种复杂的数学技巧引入了物理学研究的多个分支ღღ✿ღ，提供了完全不同的研究思维方式ღღ✿ღ。