Fatshimetrie — 2024 年诺贝尔物理学奖获得者约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 因其利用人工神经网络实现机器学习的基本发现而获得认可。
诺贝尔委员会在一份声明中表示：“虽然计算机无法思考，但机器现在可以模仿记忆和学习等功能。今年的物理学获奖者帮助使这成为可能。”
获奖者是普林斯顿大学的霍普菲尔德和多伦多大学的辛顿，他们因为当今许多产品提供动力的机器学习奠定了基础而受到赞誉。
他们利用物理学的基本概念和方法，开发了利用网络结构来处理信息的技术。这导致了过去二十年机器学习发展的爆炸式增长。
被称为人工智能（AI）“教父”的辛顿表示，他对获得这一享有声望的奖项感到“惊讶”。当被问及他的研究中出现的技术的潜在影响时，他表示人工智能将对我们的社会产生“巨大影响”。
“这将与工业革命相媲美。但它不会在体力上超越人们，而是在智力上超越人们。我们没有经验让事物比我们更聪明意味着什么，”他在电话采访中补充道。公告发布后。
辛顿预测，技术将彻底改变医疗保健等领域，从而导致“生产力的巨大提高”。然而，他也警告可能出现的不良后果，包括这些创新失控的威胁。
诺贝尔物理学委员会主席艾伦·穆斯 (Ellen Moons) 表示，得益于获奖者的工作，从面部识别到语言翻译，人工智能已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。获奖者的发现和发明奠定了机器学习的基础，有助于做出更快、更可靠的决策，特别是在医疗诊断方面。
人工智能已成为使用人工神经网络进行机器学习的代名词，人工神经网络是一种基于大脑结构的技术。人工神经网络可以通过加强节点之间的互连来进行训练，类似于大脑的训练方式。
与传统软件（就像按照食谱烤蛋糕一样）不同，人工神经网络能够通过示例进行学习，基于先前的知识来创建新的解决方案。
除了作为人工智能的先驱之外，Hinton 还警告了这项技术的潜在危险。 2023年，他做出决定，对人工智能的发展速度“敲响警钟”。
“我只是一名科学家，突然意识到这些东西正变得比我们更聪明，”辛顿说。 “我想敲响警钟，并说我们应该认真考虑如何防止这些事情对我们产生影响。”
在颁奖典礼上，Hinton 被问到对于帮助创造一项技术是否感到遗憾，尽管这项技术有许多潜在的好处，但可能会造成巨大的伤害。他的回应反映了他对人工智能快速发展带来的伦理挑战的敏锐认识。
对霍普菲尔德和辛顿在机器学习领域的工作的认可为人工智能对我们的生活和社会的潜在影响开辟了新的视角。这些科学进步既令人着迷，也引发了有关这种日益强大的技术的监管和使用的关键伦理问题。