主要观点总结
文章介绍了2024年诺贝尔物理学奖获得者约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿在人工智能领域的贡献,尤其是他们在人工神经网络方面的成果。文章还提到人工智能的发展历程以及当前在大数据、算力、深度模型等方面的研究现状,并讨论了人工智能与诺贝尔物理学奖的关系。
关键观点总结
关键观点1: 约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因在人工神经网络方面的贡献获得诺贝尔物理学奖。
两位科学家在人工智能领域的研究,尤其是深度学习和神经网络的贡献,对人工智能的发展产生了重要影响。
关键观点2: 辛顿的研究在人工智能领域有转变性的探索。
辛顿的研究方向一直在转变,从最初的玻尔兹曼机到反向传播算法,再到深度学习的研究,他的观点一直在随着技术的发展而演变。
关键观点3: 霍普菲尔德的Hopfield网络具有重要的物理意义和生物意义。
霍普菲尔德的网络设计思路模拟了电路结构,通过能量函数最小化来构造网络,具有一定的学习记忆和联想回忆能力。
关键观点4: 人工智能的发展离不开大数据、算力、深度模型的支撑。
目前,人工智能界普遍认为,大数据、算力、深度模型是走向通用人工智能的关键三要素。
关键观点5: 人工智能与诺贝尔物理学奖的关系体现了交叉学科的融合和发展趋势。
人工智能与诺贝尔物理学奖的关联表明,人工智能已经深入到几乎全学科、所有领域,也预示着未来交叉学科的重要性将越来越高。
文章预览
加 星标 ,才能不错过每日推送!方法见文末插图 实际上,辛顿对人工智能真谛的探索一直是有转变的。 撰文 | 张军平 (复旦大学计算机科学技术学院教授) 2024年10月8日,国庆节放假结束第一天,2024年的诺贝尔物理学奖颁给了两位人工智能学者,约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) ,因为他们通过人工神经网络对机器学习方面形成了奠基性贡献。我相信这结果让大多数物理学家大失所望,毕竟物理学方面的成就也不少。自1901年首次颁奖开始,历届的物理学奖也从未给过其它专业的科学家,倒是反过来的有,比如居里夫人,1911年因发现元素钋 (Polonium,对她出生国波兰的纪念) 和镭获得诺贝尔化学奖,成为第一个两获诺贝尔奖的人。 图1: 约翰·霍普菲尔德(左)和杰弗里·辛顿(右) 不过,约翰·霍普菲尔德和杰弗
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