主要观点总结
本文介绍了2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿的原因，二人因在人工神经网络进行机器学习方面的基础性发现和发明而获奖。文章还讨论了诺贝尔奖对人工智能领域的关注，以及AI行业面临的挑战，包括算力和环保压力等问题。
关键观点总结
关键观点1: 约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿因在人工神经网络进行机器学习方面的基础性发现和发明而获得2024年诺贝尔物理学奖。
二人利用物理学方法来寻找信息的特征，构建了为机器学习奠定基础的方法。其中Hopfield提出的“Hopfield神经网络”和Hinton提出的“玻尔兹曼机”为AI研究做出了重要贡献。
关键观点2: 诺贝尔奖开始关注人工智能领域，反映了AI对社会各行业的影响。
由于AI的快速发展和广泛应用，诺贝尔奖等世界知名奖项也开始重视这一领域，体现了AI对社会各行业的重要影响。
关键观点3: AI行业面临算力和环保压力的挑战。
随着人工智能产业的爆发式增长，算力和环保压力成为阻碍AI前进的两个重要问题。为了支持AI的发展，需要不断进行创新，解决背后的能源与基础设施问题。
文章预览
当地时间10月8日， 瑞典皇家科学院宣布2024年诺贝尔物理学奖将授予约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield)和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。 诺贝尔物理学奖的归属一经揭晓，立刻以前所未有的速度迅速火出了圈。原因无他，二人的研究领域与其说是物理，其实更应该算是计算机科学领域，二人更是曾经计算机科学最高荣誉的图灵奖得主。 对此，诺贝尔奖委员会给出的阐述是—— 他们利用了物理学方法来寻找信息的特征，构建了为当今强大的机器学习奠定基础的方法，Hopfield提出的“Hopfield神经网络”，以相当于物理学中自旋系统能量的方式进行描述，Hinton提出的“玻尔兹曼机”，则使用了统计物理学中的工具。 为AI，开后门 从媒体和网络的反响上看，大众舆论和物理学界很多人
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