机器学习开拓者赢得了诺贝尔物理奖
机器学习开拓者赢得了诺贝尔物理奖
来自新泽西州普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）分享了1100万瑞典皇冠（100万美元）的价格，这是10月8日由斯德哥尔摩皇家瑞典科学院宣布的。 这两种物理工具都用于开发
in 1982 Hopfield, a theoretical biologist with background in physics, developed a network that described the connections between nodes as physical forces 1 .通过将模式存储为网络的低能状态，系统可以在面对类似模式时恢复图像。它被称为关联记忆，因为它类似于试图记住很少使用的单词或概念的大脑。 Hinton是一名计算机科学家，后来使用了统计物理学的原理，这些原理用于系统的集体描述，这些系统由太多单个部分组成，无法进一步开发“ Hopfield Networks”。 By integrating probabilities into a layered version of the network, he created a tool that was able to recognize and classify images or to generate new examples of the type on which it was trained 2 . 这些过程与以前的计算不同，因为网络能够从示例中学习，包括非结构化数据，这是基于步骤 - 按步骤计算的常规软件的挑战。 Hinton 。但是事实证明，它们是有用的，并且是广泛开发的。 Neural networks that imitate human learning form the basis of many highly developed AI tools, from large voice models (LLMS) to machine learning algorithms that are able to analyze large amounts of data, including 蛋白质结构预测模型alphafold 。 在宣布公告的电话交谈中，欣顿说，当他了解诺贝尔奖时，这是“蓝色的闪光”。他说：“我很惊讶，我不知道会发生。”他补充说，机械学习的进步将“具有巨大的影响力；它将与工业革命相提并论。但是，它不会超越体力，而是超越了智力能力的人。” hopfield，j.j.，proc。纳特。学院。科学。美国79，2554（1982）。
fahlman，s.e.，hinton，g.e。和Sejnowski，T.J。 AAAI 83会议论文集，第109-113页（1983）。