2024年諾貝爾物理學獎頒給美國科學家約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）與加拿大科學家傑弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton），表彰他們在人工神經網絡與機器學習領域的開創性研究。
人工神經網絡的啟示：模仿大腦運作的計算模式
人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANNs）起源於對人類大腦的研究，試圖模仿神經元之間的互動方式。這一技術被設計為一種學習工具，能通過數據訓練來完成複雜的任務，例如圖像識別和語言翻譯。霍普菲爾德在1980年代提出的「霍普菲爾德網絡」正是該領域的早期奠基石之一。此模型的獨特之處在於，它能在輸入數據不完整時重建原始圖像或模式，為解決現實中的不確定性提供了新方法。
辛頓被譽為「人工智慧教父」，他的研究則專注於深度學習。他與同事共同開發了「玻爾茲曼機」（Boltzmann Machine），這是一種隨機再生神經網絡，能夠學習複雜的概率分佈，並在無監督學習中自動提取特徵。此外，辛頓還推廣了反向傳播算法（Backpropagation），這是訓練多層神經網絡的核心方法，極大地提升了深度學習模型的性能。
物理學與人工智慧的交織
儘管霍普菲爾德和辛頓的研究主要聚焦於人工智慧領域，但其核心概念和方法都奠基於物理學。霍普菲爾德網絡利用了統計力學中的概念，如能量函數和狀態轉移，來描述神經元的動態行為；辛頓的玻爾茲曼機則直接以物理學家路德維希·玻爾茲曼命名，該模型使用了玻爾茲曼分佈來描述系統的概率狀態。這些研究展示了物理學方法在理解和模擬複雜系統中的強大作用。
這些突破性研究不僅深化了對人類大腦的理解，也推動了人工智慧技術在現實生活中的廣泛應用。例如，基於深度學習的圖像識別技術已被用於醫學診斷，協助醫生更快地發現疾病；語音識別與翻譯工具則改善了跨語言溝通，提升了人機互動的便捷性。
隨著人工智慧技術的快速發展，霍普菲爾德和辛頓的研究成果將繼續影響未來的科技進步。未來，隨著深度學習和人工智慧技術的進一步發展，我們有望看到更多基於這些理論的創新應用，進一步改善人類生活。
資料來源：
法國國際廣播電台. (2024年10月8日). 2024年諾貝爾物理學獎揭示人工智慧的核心奧秘. 取自 https://rfi.my/B1Xu
風傳媒. (2024年10月8日). 諾貝爾物理學獎致敬人工智慧：霍普菲爾德與辛頓的開創性研究. 取自 https://www.storm.mg/article/5251154
關鍵評論網. (2024年10月8日). 人工智慧技術的演進：諾貝爾物理學獎的啟示. 取自 https://www.thenewslens.com/article/242935
聯合報. (2024年10月8日). 諾貝爾物理學獎揭曉：霍普菲爾德與辛頓的人工智慧研究受肯定. 取自 https://udn.com/news/story/123769/8281042
The Nobel Prize in Physics 2024. (2024年10月8日). 諾貝爾物理獎官方網站。https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
台灣科技媒體中心. (2024年10月8日). 2024諾貝爾物理獎官方新聞稿全文翻譯。台灣科技媒體中心。https://smctw.tw/17682/
