愛爾蘭都柏林聖三一學院認知神經科學教授羅德裡·丘薩克8日評論指出，人工神經網絡最初受到神經科學的啟發，並且兩者之間的相互作用持續蓬勃發展。人工神經網絡已被證明是大腦學習過程的寶貴模型，機器正在幫助我們瞭解自己，這反過來又為技術發展提供了新的途徑。如果沒有霍普菲爾德和欣頓的開創性工作，這一切都不可能實現。
霍普菲爾德和欣頓的工作不僅推動了機器學習的發展，還對物理學產生了深遠影響。正如丹尼爾鬆當天在接受新華社記者採訪時所說，物理學的原理為兩名科學家提供了思路，同時，人工神經網絡在物理學中也得到了廣泛應用，催生新的驚人發現。
諾貝爾物理學委員會主席埃倫·穆恩斯在當天的新聞發布會上表示，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。
機器學習的迅速發展不僅帶來了巨大的機遇，也引發人們對於倫理和安全方面的擔憂。穆恩斯當天在發布會上強調說，人類有責任以安全且道德的方式使用這項新技術，以確保它能為全人類帶來最大的利益。
欣頓當天在接受電話連線採訪時表示，這一技術將對社會產生巨大影響，但也必須警惕這一技術可能造成的威脅。丹尼爾鬆也指出，機器學習與基因編輯等眾多前沿技術的發展是“雙刃劍”，人們必須警惕出現壞的結果。在這方面，尤其需要全球合作。 |
