瑞典皇家科学院（The Royal Swedish Academy of Sciences ）本周二（10/8）晓示开yun体育网，将2024的诺贝尔物理奖授给现年91岁的John Hopfield，以及76岁的Geoffrey Hinton，以奖赏他们以东说念主工神经集中达成机器学习的基础发现与发明。
瑞典皇家科学院涌现，当东说念主们在评论东说念主工智能（AI）时，指的经常是使用东说念主工神经集中的机器学习，该时间率先是受到大脑结构的启发，在东说念主工神经采鸠合，大脑的神经元是由不同值的节点来发达，节点之间通过贯穿来互相影响，如同大脑海中的突触，并可改造贯穿的强弱。
图片起原／© Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences
该神经集中经过熟谙，举例在同期具备高值的节点之间创建更强的贯穿。本年的两位获奖者从1980年代便运转从事垂危的东说念主工神经集中任务。
其中，Hopfield是有名的表面物理学家及神经科学家，曾创建草创性的Hopfield集中，以一种很是的模式来存储与重建模式（Pattern）。Hopfield愚弄物理学中形容材料特色的表面，其特色来自原子自旋，每个原子就像是一个轻飘磁铁，Hopfield集中的运行模式访佛物理学自旋系统中的能量，并通过改造节点之间的贯穿值进行熟谙，以拘泥量保存图像。
因此，当Hopfield集中给与到一个歪曲或不完好的图像时，它会渐次更新节点的值，裁汰集中的总能量，逐渐找出与所输入图像最相同的已存储图像，完成图像的重建。
简便地说，Hopfield集中是通过物理学中能量最小化的经由来进行自我组织与学习，成为之后很多深度学习筹划的灵感起原。
至于Hinton则以Hopfield集中为基础，愚弄统计物理学的器具，以不同的模式创建了Boltzmann机器集中，粗放自动学习以识别数据中的特征。该机器的熟谙模式是，供应它那些骨子运行时最可能出现的各式例子，可用来分类图像，或是创造出与其熟谙模式相同的例子。Hinton的筹划股东了机器学习的爆炸性发展，并赢得了AI教父的好意思名。
对机器学习孝顺浩大的Hinton在旧年离开了任职十多年的Google，原因是他以为AI可能对东说念主类带来关键危害，其时他通过X涌现，纽约时报的报说念示意他的离开是为了便捷月旦Google，但事实上他离开是为了不错在不顾及Google的情况下评论AI的风险，Google照旧是家很厚爱的公司。
被誉为AI教父，以致因此得回诺贝尔奖的Hinton其实参与了很多左右AI发展的倡议，举例他签字颂歌颂国加州的AI法案SB 1047。该法案的筹划是为了确保AI模子的安全及可控性，条件成立者必须联想一个粗放通盘关闭模子的能力，何况必须由第三方审核模子的安全性，不外，该法案已被州长Gavin Newsom否决，台面上的原因是该法则只针对大鸿沟模子，而忽略小模子所带来的危害。
Hopfield与Hinton将可平分1开yun体育网,100万瑞典克朗（约110万好意思元）的奖金。