刚刚，2024年诺贝尔物理学奖，颁给了搞AI的！

主要观点总结

文章介绍了人工智能领域科学家John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton因在机器学习领域的杰出贡献获得诺贝尔物理学奖的事迹。特别是他们在人工神经网络领域的奠基性工作和杰出成就被详细描述。同时，文章还提到了人工智能在现代社会的重要性及其未来的发展前景。

关键观点总结

关键观点1: Hopfield和Hinton因在机器学习领域的奠基性工作而获得诺贝尔物理学奖。

两位科学家使用物理学工具开发了机器学习技术的基础方法，他们的工作对机器学习领域带来了革命性的进步。

关键观点2: Hopfield创造了关联记忆网络，Hinton发明了自主发现数据中属性的方法，并执行任务，如识别图像中的特定元素。

这些创新为机器学习和人工智能的发展奠定了重要基础。

关键观点3: 两位科学家在人工智能领域具有广泛的影响力。

他们的研究不仅限于物理学领域，还在生物学、计算机科学等多个学科中引起了广泛的关注。

关键观点4: 人工智能已经成为现代社会的关键组成部分。

随着神经网络的发展，人工智能在各个领域都发挥着重要作用。

文章预览

 Datawhale分享  公示：诺贝尔奖，编辑：Datawhale 人工智能终于不是技术，而是科学啦！ 刚刚，2024 诺贝尔物理学奖揭晓！ 2024 诺贝尔物理学奖授予了 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton，「以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习方面的奠基性发现和发明」。  机器学习长期以来对研究非常重要 “今年的物理学奖得主的突破建立在物理科学的基础之上，”诺贝尔奖评奖委员会在 X（推特） 上说。“他们向我们展示了一种全新的方式，让我们可以使用计算机来帮助和指导我们，应对社会面临的许多挑战。” 两人使用物理学工具开发了今天机器学习技术的基础方法。 John J. Hopfield  创造了一种关联记忆，它能够存储和重构图像以及其他模式类型。 Geoffrey E. Hinton  发明了一种能够自主发现数据中属性的方法，并执行任务，如识别图像中的特定元素。 Hinton  ………………………………