两位人工智能先驱获诺贝尔物理学奖 目前分别任职美国普林斯顿大学、加拿大多伦多大学

　　瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德(John J. Hopfield)和杰弗里·E·欣顿(Geoffrey E. Hinton)，表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作。他们将平分1100万瑞典克朗(约合745万元人民币)奖金。

　　约翰·J·霍普菲尔德，1933年出生于美国伊利诺伊州芝加哥市，1958年获得美国康奈尔大学博士学位，现任美国普林斯顿大学教授。

　　杰弗里·E·欣顿，1947年出生于英国伦敦，1978年获得英国爱丁堡大学博士学位，现任加拿大多伦多大学教授。

　　诺贝尔物理学奖为何花落机器学习?

　　10月8日，2024年诺贝尔物理学奖出乎意料地授予机器学习研究领域，结果公布后，连获奖者本人杰弗里·E·欣顿(Geoffrey E. Hinton)在接受瑞典皇家科学院的电话采访时，也直呼“没有想到”。

　　诺贝尔物理学奖为何花落机器学习?机器学习在过去15到20年里爆炸式发展，它利用了一种叫做人工神经网络的结构。所以当我们谈论人工智能时，通常指的是使用人工神经网络的机器学习。虽然计算机不能思考，但机器现在可以模拟记忆和学习等功能。这要得益于今年诺贝尔物理学奖得主的创造性工作。

　　今年的两位诺贝尔物理学奖得主约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·欣顿，从20世纪80年代开始就在人工神经网络方面开展了重要工作。他们使用了物理学的工具来开发方法，这些方法是当今强大的机器学习的基础。

　　霍普菲尔德创造了一种联想记忆，可以存储和重建图像和其他类型的数据模式。当给定一个不完整或稍微扭曲的网络模式时，霍普菲尔德的方法可以找到最相似的存储模式。

　　欣顿曾在英格兰和苏格兰研究实验心理学和人工智能，他想知道机器是否能像人类一样学会处理模式，分类和解释信息。当霍普菲尔德1982年发表关于联想记忆的文章时，欣顿正在卡内基梅隆大学工作。欣顿将霍普菲尔德发明的网络作为一个新网络的基础，这种新网络使用另一种方法玻尔兹曼机，可以学习识别给定类型数据中的特征元素。这一方法发表于1985年。

　　20世纪90年代，许多研究人员对人工神经网络失去了兴趣，但欣顿是继续在该领域探索的科学家之一，他还在这项工作的基础上帮助启动了当前机器学习的爆炸性发展。2006年，他和同事开发了一种预训练网络的方法，该网络由一系列分层的玻尔兹曼机组成。这种预训练为网络中的连接提供了一个更好的起点，从而优化了识别图像元素的训练。玻尔兹曼机常被用作一个大网络的一部分，可以用来根据观众的喜好推荐电影或电视剧。

　　今天的人工神经网络通常是巨大的，由更多层组成。它们被称为深度神经网络，它们的训练方式被称为深度学习。人工智能越来越深入各行各业、帮助科学研究。诺奖官方评价称，物理学为机器学习的发展提供了工具，物理学作为一个研究领域如何也从人工神经网络中受益将是有趣的。

　　物理学奖也是华人拿奖最多的奖项

　　回看百余年的时间长河，从粒子物理、天体物理到凝聚态物理等领域，一代又一代科学家的突破性研究带领着人们探索宇宙，揭开了未知世界的神秘面纱，深刻影响着一代又一代后来人。

　　百余年中，物理学奖也是华人拿奖最多的奖项，包括李政道、杨振宁、丁肇中、朱棣文、崔琦和高琨等。其中，著名华人物理学家、诺贝尔物理学奖获得者李政道于2024年8月4日，在旧金山去世。

　　1957年，李政道因提出弱相互作用中宇称不守恒原理与杨振宁一起获得诺贝尔物理学奖。

　　上海交通大学李政道研究所介绍称，该理论彻底改变了世人对对称性的认识，在人类探索微观世界的道路上打开了一扇新的大门，促进了物理学的发展。这也是华人首获这一世界最高科学荣誉。

　　而在此前不久，物理学界还失去了另外两位巨擘。2024年3月8日，美国科学家赫伯特·克勒默去世。2000年，他和俄罗斯科学家泽罗斯·阿尔费罗夫、美国科学家杰克·基尔比，因“在信息技术方面进行的基础性工作”获奖。

　　2024年4月8日，成功预测希格斯玻色子存在的诺贝尔物理学奖得主彼得·希格斯在家中去世，享年94岁。2013年，希格斯和一名比利时物理学家一起获得当年的诺贝尔物理学奖。

　　希格斯曾长期工作的英国爱丁堡大学的校长马西森说，希格斯的远见和想象力丰富了人们对世界的认知。他的开创性工作激励了成千上万的科学家，他的科学遗产将继续激励一代又一代后来人。

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值班主任：刘克