约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 因其为当今人工智能革命奠定基础的开创性工作而被授予 2024 年诺贝尔物理学奖。
这一享有声望的认可让人们关注了这两位有远见的人所做出的深远的科学贡献，他们的工作改变了我们对人工智能的理解及其对日常生活的影响。
美国科学家、普林斯顿大学教授约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 因 1982 年创建联想记忆模型而闻名。这种神经网络模型模仿人脑存储和重建信息的方式，这一概念现在已成为人工智能系统处理信息的基础数据和图像。他的工作连接了物理学、神经科学和计算领域，使机器能够通过存储模式并以类似于人类记忆的方式回忆它们来“学习”。
与此同时，英裔加拿大计算机科学家 Geoffrey Hinton 因其在深度学习方面的突破而被广泛视为“人工智能教父”。 Hinton 在神经网络方面的工作使计算机能够识别模式并从大量数据中学习，这一创新现已成为从语音识别到图像处理等应用的核心。 Hinton 创建的反向传播算法彻底改变了人工智能系统的学习方式，他的贡献深深植根于为谷歌搜索算法、自动驾驶汽车甚至医疗诊断等平台提供支持的技术中。
关键时刻
此次诺贝尔奖的获得正值辛顿职业生涯的关键时刻。 2023年，他因 离开谷歌 更自由地讨论人工智能带来的潜在危险。他对人工智能最终可能超越人类智能并带来不可预见的后果表示深切担忧。 “我们没有经历过比我们更聪明的事物是什么感觉，”辛顿在诺贝尔新闻发布会上说道。虽然 Hinton 承认人工智能在医疗保健等领域的变革潜力，但他也警告需要为其风险做好准备，尤其是人工智能系统脱离人类控制的可能性。
霍普菲尔德也有类似的谨慎态度，反映了技术进步的双重性。他评论道：“人们习惯于拥有的技术不仅好，也不好。”他暗示社会必须在创新和责任之间取得平衡。
两位获奖者都致力于回答人类最深刻的问题之一：机器如何展现智能，以及构建可能超越其创造者的系统有何影响？他们的贡献不仅为机器学习奠定了基础，还引发了关于道德、责任以及人工智能未来在社会中的作用的更广泛讨论。
诺贝尔委员会 认可的 他们的成就堪称科学和工程领域的一场革命，并指出他们的创新正在“改变世界各地人们的日常生活”。 1100 万瑞典克朗（110 万美元）的奖金将由 Hopfield 和 Hinton 分享，以表彰他们的技术突破和工作的远见影响。
2024 年物理学奖获得者杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 使用他的共同获奖者约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 开发的网络作为新网络的基础：玻尔兹曼机。这可以学习识别给定类型数据中的特征元素。
玻尔兹曼机可用于分类…… pic.twitter.com/LMinR0vA0n
— 诺贝尔奖 (@NobelPrize) 2024 年 10 月 8 日
创造历史
该奖项也创造了诺贝尔奖的历史，诺贝尔奖历来奖励在原子理论、量子力学和宇宙学方面有发现的物理学家。
向人工智能领域的先驱者颁发该奖项反映了物理学、计算和神经科学之间日益交叉的领域——这些领域曾经被认为是截然不同的，但现在由于霍普菲尔德和辛顿等人的努力而深深地交织在一起。
随着人工智能未来的发展，这两位获奖者的工作将继续塑造该领域的方向。无论是解锁新的科学发现、创建更智能的医疗保健系统，还是提出重要的伦理问题，它们的遗产都将影响我们子孙后代对智能（包括人类和机器）的看法。
获得诺贝尔奖后，霍普菲尔德和辛顿不仅在历史上占有一席之地，而且还引发了关于他们帮助创造的人工智能驱动世界的承诺和危险的进一步对话。
问题仍然是：人类能否引导这项强大的技术确保其造福社会，还是会成为我们不再控制的力量？只有时间——和持续创新——会告诉的。
特色图片来源: 瑞典皇家科学院
