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AI革命先驅! 諾貝爾物理學獎表彰神經網路奠基人

被譽為「AI教父」的辛頓創造了玻爾茲曼機器(Boltzmann machine),這是一種能夠自動識別數據特徵的網絡。(法新社)

被譽為「AI教父」的辛頓創造了玻爾茲曼機器(Boltzmann machine),這是一種能夠自動識別數據特徵的網絡。(法新社)

2024/10/08 18:49

〔編譯陳成良/綜合報導〕今年諾貝爾物理學獎頒發給美國普林斯頓大學的霍普菲爾德(John J. Hopfield)和加拿大多倫多大學的辛頓(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」。這一獎項不僅是對他們個人貢獻的肯定,更是對整個科技界在人工智慧(AI)發展上所做努力的認可。

霍普菲爾德和辛頓的研究為機器學習奠定了重要基礎。霍普菲爾德創建的聯想記憶網絡能夠存儲和重建圖像及其他數據模式,這一技術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。這一過程類似於人類大腦如何從部分訊息中回憶起完整記憶,顯示出神經網絡在模擬人類思維方面的潛力。

辛頓則進一步發展了霍普菲爾德的理論,創造了玻爾茲曼機器(Boltzmann machine),這是一種能夠自動識別數據特徵的網絡。透過統計物理的方法,玻爾茲曼機器能夠從大量樣本中學習,進而分類圖像或生成新樣本。這些技術的進步使得機器學習在各個領域得到了廣泛應用,包括醫療診斷、自動駕駛、語音識別等。

這兩位科學家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。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。

辛頓則被譽為深度學習之父,他在人工神經網絡中的貢獻促進了當前機器學習的爆炸性增長。隨著技術的不斷成熟,越來越多的智慧系統開始進入日常生活,從智慧手機到自駕車,無不顯示出這些技術對人類生活質量提升的重要性。

今年諾貝爾物理學獎不僅是對霍普菲爾德和辛頓個人成就的肯定,更是對整個科技界在推動AI上所做努力的一次重要認可。

今年諾貝爾物理學獎表彰AI思維模擬的突破。(法新社)

今年諾貝爾物理學獎表彰AI思維模擬的突破。(法新社)

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