中評社北京10月9日電／據大公報消息，當地時間8日，瑞典皇家科學院宣布，將2024年諾貝爾物理學獎授予美國普林斯頓大學教授約翰.霍普菲爾德和加拿大多倫多大學教授傑弗裡.欣頓，以表彰他們“為推動利用人工神經網絡進行機器學習作出的基礎性發現和發明”。他們創建的人工神經網絡為包括ChatGPT在內的機器學習奠定了基礎，推動人工智能（AI）發展。欣頓8日表示，獲得諾獎完全出乎他的意料。他指出，相關技術對社會產生巨大影響，但也要警惕潛在風險。
【大公報訊】霍普菲爾德和欣頓將平分1100萬瑞典克朗（約827萬港元）獎金。諾獎官網介紹，霍普菲爾德1933年出生在美國伊利諾伊州芝加哥，1958年獲得康奈爾大學博士學位，現任普林斯頓大學教授。欣頓1947年出生在英國倫敦，1978年獲得英國愛丁堡大學博士學位，現任多倫多大學教授。
諾貝爾物理學委員會主席穆恩斯說，兩名獲獎者利用統計物理的基本概念設計了人工神經網絡，構建了機器學習的基礎。相關技術已被用於推動多個領域的研究，包括粒子物理、材料科學和天體物理等，也已用於日常生活中的人臉識別和語言翻譯等。她同時警告說，機器學習的快速發展也引發了人們對未來的擔憂，人類有責任以安全且道德的方式使用這項新技術。
人工神經網絡受大腦結構啟發
評獎委員會在8日發布的新聞通報中表示：“當我們談論人工智能時，通常是指使用人工神經網絡的機器學習技術。這項技術最初受到大腦結構的啟發，在人工神經網絡中，大腦神經元由具有不同值的節點表示，這些節點通過連接相互影響，如同‘突觸’，可以增強或減弱，網絡由此得到訓練。今年的獲獎者從20世紀80年代開始，就在人工神經網絡方面開展重要工作”。
霍普菲爾德早年探索分子生物學的理論問題，後來受邀參加一次神經科學會議時接觸到對大腦結構的研究，對此非常感興趣，並開始思考簡單神經網絡的動態。他創建了名為“霍普菲爾德網絡”的人工神經網絡，可以儲存和重構圖像，以及其他類型的數據模式。向其中輸入不完整或扭曲的圖像，該網絡能夠找到最接近該不完美圖像的已儲存圖像。欣頓在“霍普菲爾德網絡”的基礎上創建了一種新網絡“玻爾茲曼機”。這種網絡從給定的例子中學習，能夠對圖像進行分類，或者為其訓練時使用的模式類型創建新的範例。
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