主要观点总结
本文报道了瑞典皇家科学院将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿，以表彰他们在人工神经网络实现机器学习方面的基础性发现和发明。人工智能领域因此获得了更广泛的认可。文章介绍了人工神经网络在各个领域的应用及其两位获奖者的重要贡献，包括杰弗里·辛顿在人工神经网络研究中的坚持和在深度神经网络及其训练方法方面的贡献，以及约翰·霍普菲尔德在记忆与关联学习的智能理论计算模型方面的贡献。此外，文章还提到了学科交叉研究对人工智能的影响，以及获奖者对人工智能的安全风险的关注。
关键观点总结
关键观点1: 获奖背景及意义
瑞典皇家科学院授予约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿诺贝尔物理学奖，以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。这一奖项不仅是对人工智能领域的认可，也是对理论物理的认可。
关键观点2: 获奖者的主要贡献
两位获奖者在人工神经网络研究方面做出了奠基性的工作。杰弗里·辛顿提出了反向传播算法，约翰·霍普菲尔德提出了霍普菲尔德网络。他们的贡献为现代人工智能的发展奠定了基础。
关键观点3: 人工神经网络的重要性及应用
人工神经网络被广泛应用于医学、工程等各个领域，并有望用于设计下一代计算机。学科交叉研究为人工智能开辟了新天地，获奖者的贡献经受住了时间和实践的检验。
关键观点4: 获奖者面临的挑战与坚持
杰弗里·辛顿在人工智能低谷期坚持在人工神经网络领域探索，并最终取得重大突破。他的学术坚守推动了人工智能的快速发展。
关键观点5: 人工智能的安全风险及获奖者的关注
杰弗里·辛顿高度关注人工智能的安全风险，不仅进行理论研究，还积极面向公众开展演讲，以提升公众对人工智能风险的认知。
文章预览
◎ 科技 日报记 者 陆成宽 10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿，以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现和发明。 得知诺奖授予人工智能领域的研究者，上海交通大学人工智能学院教授张娅既震惊又激动。“震惊的是诺贝尔物理学奖竟然颁给了计算机科学家，激动的是人工智能领域获得了更广泛的认可。”张娅说。 两位获奖者都做了很多奠基性的工作 人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习模型，旨在通过模仿大脑的工作方式来处理复杂的计算问题。如今人工神经网络被广泛应用于医学、工程等各个领域，而且有望用于设计下一代计算机。 “表面上看，2024年诺贝尔物理学奖授予了人工智能领域，但从更广泛的意义上讲，
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