引子：好意思国普林斯顿大学科学家约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）荣获2024年诺贝尔物理学奖，以赏赐他们在机器学习范围的创始性责任。这项责任为现在东说念主工智能的繁华发展奠定了基础。瑞典皇家科学院暗示，它之是以将该奖项颁发给这两位科学家，是因为他们使用了“物理学的器具来建立今天强盛的机器学习基础的圭臬”，这些圭臬正在“透顶编削科学、工程和平淡生存”。

🔍 从实验室到试验天下

东说念主工神经网罗通过使用具有不同值的节点四肢神经元的替代品来师法大脑的剖析功能。这些节点变成了勾引网罗，雷同于大脑的当然神经突触，不错通过对任何恣意数据集的试验使勾引变得更强或更弱。这种稳当性反馈允许东说念主工神经网罗更好地识别数据中的口头，并对过去进行后续预测——也即是说，无需显式编程即可学习。

在1980年代初，霍普菲尔德和他的共事们遐想并完善了一种东说念主工神经网罗——霍普菲尔德网罗——灵感来自原子自旋的物理学。该圭臬被讲授关于以一种被以为师法东说念主脑的表情存储、检索和重建口头具有变革性。

霍普菲尔德网罗的操作不错想象为球体在丘陵和山谷的地形上更始，节点之间的勾引变成地形概括；网罗通过找到最小化它们能量相反的勾引值进行试验。在1987年的《科学好意思国东说念主》杂志中，霍普菲尔德和他的合著者解释说，网罗“通过沿着减少谋略能量的旅途进行谋略，直到旅途到达山谷的底部，就像雨滴向山下出动以最小化其引力势能同样。”该本事被等闲应用于一系列优化问题——从无数可能性中遴荐一个理想科罚有计算的数学防碍。

辛顿与他的共事们配合鼓舞了霍普菲尔德的圭臬，使其成为更复杂的东说念主工神经网罗——玻尔兹曼机的基础，该狡诈欺多层节点之间的反馈来从试验数据中忖度口头的统计散播。至关要紧的是，这种更先进的东说念主工神经网罗不错使用“遮掩”的节点层来捕捉和修订谋略无理，而不会消费过高的谋略资本。辛顿的圭臬擅长于口头识别，不错用于举例对图像进行分类或创建不雅察到的口头的新变体。

辛顿在1992年的《科学好意思国东说念主》著述中回归了该圭臬的好多中枢念念想和可能的应用，他预测受生物学启发的机器学习最终将鼓舞“东说念主工神经网罗的好多新应用。”今天，这项本事也曾匡助推动了正在编削咱们社会无数范围的东说念主工智能的抓续爆炸性施展。

诺贝尔物理学委员会主席Ellen Moons强调，机器学习本事带来便利，但也需警惕其潜在风险，确保本事发展相宜东说念主类最大利益。“获奖者的发现和发明组成了不错缓助东说念主类作念出更快、更可靠决策的机器学习的基础——举例，在会诊医疗景色时。但是，尽管机器学习带来了精深的刚正，但其快速发展也激发了对过去的担忧。全东说念主类共同承担着以安全和说念德的表情使用这项新本事的职守，以终了东说念主类的最大利益。”

🏆 获奖者简介

约翰·霍普菲尔德 John J. Hopfield

1933年出身于好意思国芝加哥。1958年从好意思国康奈尔大学获取博士学位。目下为好意思国普林斯顿大学教授。提议了著明的“霍普菲尔德网罗”，这是神经网罗范围的一个经典模子，对谋略神经科学的发展产生了深刻影响。

杰弗里·辛顿 Geoffrey E. Hinton

1947年出身于英国伦敦。1978年从英国爱丁堡大学获取博士学位。目下为加拿大多伦多大学教授。被誉为“AI教父”，在深度学习和神经网罗范围作念出了精深孝顺。他的责任包括反向传播算法的发明，以及在深度学习范围的紧要冲破，这些设立也曾透顶编削了东说念主工智能的面庞。

🔬 AI深度学习的冲破

物理学的应用

霍普菲尔德和辛顿将物理学的旨趣应用到东说念主工神经网罗中，通过能量最小化的观念，建立出粗略进行口头识别和重构的网罗，这在图像识别、当然谈话处理等多个范围王人有等闲应用。

统计物理学的鉴戒

辛顿的责任受到统计物理学的启发，他的玻尔兹曼机不错学习识别数据中的特征元素，为当代深度学习模子的发展奠定了基础。

跨学科商量

他们的商量展示了跨学科圭臬何如推动科技冲破，将物理学的旨趣应用到谋略机科知识题上，创造出了全新的科罚有计算。

🌐 过去瞻望

量子谋略与AI的纠合

跟着本事的逾越，咱们不错期待看到更多令东说念主慷慨的发展，举例量子谋略和东说念主工智能的纠合，可能会带来全新的谋略范式。

跨学科配合

过去的东说念主工智能发展将愈加依赖于物理学家、谋略机科学家、生物学家等多范围众人的共同奋发，推动东说念主工智能的发展，并匡助咱们更好地勾引智能的本体。