2024年诺贝尔物理学奖颁给美国科学家约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）与加拿大科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在人工神经网络与机器学习领域的开创性研究。
人工神经网络的启示：模仿大脑运作的计算模式
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）起源于对人类大脑的研究，试图模仿神经元之间的互动方式。这一技术被设计为一种学习工具，能通过数据训练来完成复杂的任务，例如图像识别和语言翻译。霍普菲尔德在1980年代提出的「霍普菲尔德网络」正是该领域的早期奠基石之一。此模型的独特之处在于，它能在输入数据不完整时重建原始图像或模式，为解决现实中的不确定性提供了新方法。
辛顿被誉为「人工智能教父」，他的研究则专注于深度学习。他与同事共同开发了「玻尔兹曼机」（Boltzmann Machine），这是一种随机再生神经网络，能够学习复杂的概率分布，并在无监督学习中自动提取特征。此外，辛顿还推广了反向传播算法（Backpropagation），这是训练多层神经网络的核心方法，极大地提升了深度学习模型的性能。
物理学与人工智能的交织
尽管霍普菲尔德和辛顿的研究主要聚焦于人工智能领域，但其核心概念和方法都奠基于物理学。霍普菲尔德网络利用了统计力学中的概念，如能量函数和状态转移，来描述神经元的动态行为；辛顿的玻尔兹曼机则直接以物理学家路德维希·玻尔兹曼命名，该模型使用了玻尔兹曼分布来描述系统的概率状态。这些研究展示了物理学方法在理解和模拟复杂系统中的强大作用。
人工智能的现代应用
这些突破性研究不仅深化了对人类大脑的理解，也推动了人工智能技术在现实生活中的广泛应用。例如，基于深度学习的图像识别技术已被用于医学诊断，协助医生更快地发现疾病；语音识别与翻译工具则改善了跨语言沟通，提升了人机互动的便捷性。
随着人工智能技术的快速发展，霍普菲尔德和辛顿的研究成果将继续影响未来的科技进步。未来，随着深度学习和人工智能技术的进一步发展，我们有望看到更多基于这些理论的创新应用，进一步改善人类生活。
资料来源：
法国国际广播电台. (2024年10月8日). 2024年诺贝尔物理学奖揭示人工智能的核心奥秘. 取自 https://rfi.my/B1Xu
风传媒. (2024年10月8日). 诺贝尔物理学奖致敬人工智能：霍普菲尔德与辛顿的开创性研究. 取自 https://www.storm.mg/article/5251154
关键评论网. (2024年10月8日). 人工智能技术的演进：诺贝尔物理学奖的启示. 取自 https://www.thenewslens.com/article/242935
联合报. (2024年10月8日). 诺贝尔物理学奖揭晓：霍普菲尔德与辛顿的人工智能研究受肯定. 取自 https://udn.com/news/story/123769/8281042
The Nobel Prize in Physics 2024. (2024年10月8日). 诺贝尔物理奖官方网站。https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
台湾科技媒体中心. (2024年10月8日). 2024诺贝尔物理奖官方新闻稿全文翻译。台湾科技媒体中心。https://smctw.tw/17682/
