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進入諾貝爾物理學獎揭曉！ 美加2學者開創人工神經網絡研究獲殊榮
瑞典皇家科學院宣布，2024年諾貝爾物理學獎由霍普菲爾德（左）和辛頓（右）共同獲得，得獎原因是「開創了人工神經網絡的機器學習技術。（美聯社）
首次上稿 18:09
更新時間 20:05（新增辛頓回應）
〔編譯陳成良／綜合報導〕瑞典皇家科學院8日宣布，將2024年諾貝爾物理學獎授予美國普林斯頓大學的約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和加拿大多倫多大學的傑弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton），以表彰他們「在人工神經網路機器學習領域的奠基性發現和發明」。
兩位得獎者運用物理學工具發展出當今強大機器學習的基礎方法，為現代人工智慧技術奠定了關鍵基礎。本屆諾貝爾物理學獎獎金總額為1100萬瑞典克朗（約合新台幣3430萬元），將由兩位得獎者平分。
91歲的霍普菲爾德設計了一種聯想記憶網路，能夠儲存並重建圖像和其他類型數據中的模式。這項技術模擬了人類大腦從部分訊息中恢復完整記憶的過程，使得電腦能夠在面對不完整或扭曲的數據時，仍能準確恢復原始圖像。霍普菲爾德的網路運用物理學中描述物質原子自旋特性的方法，將整個網路描述為物理學中自旋系統的能量。
被譽為「深度學習之父」的76歲辛頓則以霍普菲爾德網路為基礎，創建了玻爾茲曼機（Boltzmann machine）。這種機器可以學習識別給定數據類型中的特徵元素。他利用統計物理學的工具，透過向其輸入在機器運行時很可能出現的例子來進行訓練。玻爾茲曼機可用於對圖像進行分類或創建其所訓練模式類型的新示例，為當今機器學習的蓬勃發展奠定了基礎。
辛頓獲獎「驚訝不已」 憂AI接管控制權
在獲知獲獎消息後，辛頓透過電話採訪表示：「我感到驚訝不已，我完全沒想到會發生這樣的事。」他還提到自己是ChatGPT等生成式AI工具的熱衷使用者，但同時也對AI技術可能帶來的影響表示擔憂。「在相同的情況下，我還是會做同樣的事，但我擔心最終的結果可能是出現比我們更聰明的系統，最終接管控制權。」
諾貝爾物理學獎委員會主席穆恩斯（Ellen Moons）表示：「得獎者的工作已經產生了巨大的益處。這些人工神經網路已被用於推進粒子物理學、材料科學和天體物理學等多個物理學領域的研究。」她還特別指出，這些工具已經成為我們日常生活的一部分，包括在面部識別和語言翻譯等應用中。
穆恩斯同時也強調了AI快速發展所帶來的倫理考量：「AI的快速發展也引發了對我們共同未來的擔憂。人類有責任以安全和道德的方式使用這項新技術。」
兩位得獎者在20世紀80年代開始對人工神經網路進行重要研究。他們的研究不僅推動了電腦科學和AI的發展，也對物理學、心理學以及生物學等多個領域產生了深遠影響。例如，霍普菲爾德的聯想記憶網絡模型已被廣泛應用於新材料的開發、基因表達研究等多個科學領域，顯示出其跨學科的應用潛力。
隨著技術的不斷成熟，人工神經網路在日常生活中的應用越來越廣泛，從醫療診斷、自動駕駛到語音識別等領域都可以看到其身影。這些應用不僅提高了人類的生活質量，也為未來智慧城市的發展奠定了基礎。
霍普菲爾德和辛頓的貢獻奠定了現代機器學習的基礎，他們的開創性工作，藉由將物理學原理應用於人工神經網路，徹底改變了我們處理和理解資訊的方式，並持續對各個領域產生深遠的影響。這次諾貝爾物理學獎的頒發不僅是對他們個人成就的肯定，更是對整個科技界在推動AI發展上所做努力的重要認可，標誌著人工智慧時代的正式到來。
瑞典皇家科學院宣布，2024年諾貝爾物理學獎由霍普菲爾德（左）和辛頓（右）共同獲得，得獎原因是「開創了人工神經網絡的機器學習技術。（歐新社）
