劃重點
012024年諾貝爾物理學(xué)獎授予約翰J霍普菲爾德和杰弗里E辛頓，以表彰他們在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。
02霍普菲爾德發(fā)明了聯(lián)想內(nèi)存，可以存儲和重建數(shù)據(jù)中的圖像和其他類型的模式；辛頓則發(fā)明了自主查找數(shù)據(jù)中的屬性的方法，如識別圖片中的特定元素。
03人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一種方法，通過教會計算機(jī)以人腦的方式處理數(shù)據(jù)，擴(kuò)展人類的智力和能力。
04除此之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)療影像分類、社交網(wǎng)絡(luò)篩癬金融預(yù)測等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。
05由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為機(jī)器學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)，人工智能成為可能，從而提升經(jīng)濟(jì)和發(fā)展文明，讓人類社會更加美好。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為人工智能發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，并擴(kuò)展了人類的智力和能力。
▲約翰J霍普菲爾德和杰弗里E辛頓。圖/諾貝爾獎委員會官網(wǎng)
文 | 張?zhí)锟?/strong>10月8日，2024年諾貝爾物理學(xué)獎揭曉。當(dāng)天，瑞典皇家科學(xué)院宣布，將本年度諾貝爾物理學(xué)獎授予約翰J霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里E辛頓（Geoffrey E. Hinton），表彰他們在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。人工智能對于今天的人們并不陌生，而對這一前沿技術(shù)做出奠基性貢獻(xiàn)的正是這兩位科學(xué)家。他們是這一領(lǐng)域的先驅(qū)，有了他們的研究工作，才有人工智能今天的蓬勃發(fā)展�；羝辗茽柕碌呢暙I(xiàn)是，創(chuàng)建了一個聯(lián)想內(nèi)存，后者可以存儲和重建數(shù)據(jù)中的圖像和其他類型的模式。辛頓則發(fā)明了一種方法，可以自主查找數(shù)據(jù)中的屬性，從而執(zhí)行諸如識別圖片中的特定元素等任務(wù)。諾貝爾物理學(xué)獎委員會主席艾倫穆恩斯表示，雖然人工智能似乎不是諾貝爾物理學(xué)獎的有力競爭者，但具有學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)現(xiàn)及其應(yīng)用是與物理學(xué)密切相關(guān)的。“這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已用于推動粒子物理學(xué)、材料科學(xué)和天體物理學(xué)等各種物理學(xué)主題的研究。”擴(kuò)展人類的智力和能力20世紀(jì)80年代，霍普菲爾德研發(fā)了一個網(wǎng)絡(luò)，用一種方法來保存和重新創(chuàng)建模式。這個網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于物理學(xué)中自旋系統(tǒng)中的能量，并通過查找節(jié)點之間的連接值進(jìn)行訓(xùn)練，而節(jié)點就相當(dāng)于像素。當(dāng)這個網(wǎng)絡(luò)收到失真或不完整的圖像時，它會有條不紊地通過節(jié)點并更新它們的值。因此，網(wǎng)絡(luò)能逐步找到它所保存的最相似圖片。辛頓則利用霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)來使用物理工具，如使用玻爾茲曼機(jī)。由此可以學(xué)習(xí)識別給定數(shù)據(jù)類型中的特征元素，辛頓通過向機(jī)器提供規(guī)范示例來訓(xùn)練機(jī)器。而玻爾茲曼機(jī)可用于對圖像進(jìn)行分類或創(chuàng)建訓(xùn)練它的模式類型。辛頓以這項工作為基礎(chǔ)，幫助啟動了當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)突飛猛進(jìn)的發(fā)展�；羝辗茽柕潞托令D創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈感源自人腦。人的腦細(xì)胞（神經(jīng)元）構(gòu)成了一個復(fù)雜、高度互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)，并能互相發(fā)送生物電信號，幫助人類處理紛繁復(fù)雜的信息。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則由人工神經(jīng)元組成，它們共同合作以解決問題。實際上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種人工智能方法，用來教會計算機(jī)以人腦的方式處理數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)過程也稱為深度學(xué)習(xí)，類似于人腦的分層結(jié)構(gòu)中的互連節(jié)點或神經(jīng)元。機(jī)器學(xué)習(xí)可以創(chuàng)建自適應(yīng)系統(tǒng)，計算機(jī)使用該系統(tǒng)從錯誤中進(jìn)行學(xué)習(xí)并不斷改進(jìn)。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成多種工作，并能嘗試解決復(fù)雜的問題，從而擴(kuò)展人類的智力和能力�，F(xiàn)在人們熟知的大型語言模型（LLM）就是基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的超大型深度學(xué)習(xí)模型。其底層轉(zhuǎn)換器是一組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由具有自注意力功能的編碼器和解碼器組成。編碼器和解碼器從一系列文本中提取含義，并理解其中的單詞和短語之間的關(guān)系，以及語法。OpenAI的GPT系列，就是大語言模型的典型代表。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用途廣泛人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并非只用于數(shù)據(jù)處理，而是有廣泛的用途，相當(dāng)于擴(kuò)大了數(shù)億人的大腦功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行歸納和推理，幫助做出正確的決策，因為它們可以學(xué)習(xí)非線性和復(fù)雜的輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并為其建模。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以完成一系列任務(wù)，通過醫(yī)療影像分類進(jìn)行診斷，通過社交網(wǎng)絡(luò)篩選和行為數(shù)據(jù)分析進(jìn)行有針對性的營銷，通過處理金融工具的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行金融預(yù)測等。同時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有計算機(jī)視覺，是擁有從圖像和視頻中提取信息并決策的能力。而借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機(jī)可以區(qū)分和識別與人類相似的圖像，因而可以應(yīng)用到多個領(lǐng)域。比如，自動駕駛汽車中的視覺識別，使汽車能夠識別道路標(biāo)志和其他道路使用者；用于內(nèi)容審核，從圖像和視頻歸檔中自動刪除不安全或不適當(dāng)?shù)膬?nèi)容；用于面部識別，以進(jìn)行安全保障；還可以進(jìn)行語音識別，并模擬某個特定個體（如明星、政治人物）等的音調(diào)、語氣、語言和口音，當(dāng)然，這也為詐騙提供了基矗人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為機(jī)器學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)，使得人工智能成為可能，由此也將人的有限能力擴(kuò)大、深化和發(fā)展為趨近無限，進(jìn)而提升經(jīng)濟(jì)和發(fā)展文明，讓人類社會更加美好。因此，2024年諾貝爾物理學(xué)獎授予這一基礎(chǔ)發(fā)現(xiàn)和發(fā)明，可謂獨具慧眼。撰稿 / 張?zhí)锟保ǹ破兆髡撸┚庉?/ 徐秋穎校對 / 吳興發(fā)推薦閱讀：函授改非脫產(chǎn)，成人教育的含金量體現(xiàn)在哪里？| 新京報快評分不保、錢難退，別被考研“保分班”忽悠了 | 新京報快評發(fā)現(xiàn)微RNA，為何能獲諾貝爾獎？| 新京報專欄賽事經(jīng)濟(jì)“引燃”北京消費(fèi)活力 | 新京報社論戈壁挑戰(zhàn)賽的沖撞，上演商學(xué)院精神恥辱一幕 | 新京報快評歡迎投稿：新京報評論，歡迎讀者朋友投稿。投稿郵箱：xjbpl2009@sina.com評論選題須是機(jī)構(gòu)媒體當(dāng)天報道的新聞。來稿將擇優(yōu)發(fā)表，有稿酬。投稿請在郵件主題欄寫明文章標(biāo)題，并在文末按照我們的發(fā)稿規(guī)范，附上作者署名、身份職業(yè)、身份證號碼、電話號碼以及銀行賬戶（包括戶名、開戶行支行名稱）等信息，如用筆名，則需要備注真實姓名，以便發(fā)表后支付稿酬。點擊下方公號名片，閱讀更多精彩觀點
