圖：諾獎官網(wǎng)表示，霍普菲爾德和欣頓在人工神經(jīng)網(wǎng)絡領域作出巨大貢獻。\視頻截圖

　　當?shù)貢r間8日，瑞典皇家科學院宣布，將2024年諾貝爾物理學獎授予美國普林斯頓大學教授約翰．霍普菲爾德和加拿大多倫多大學教授杰弗里．欣頓，以表彰他們“為推動利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行機器學習作出的基礎性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。他們創(chuàng)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡為包括ChatGPT在內(nèi)的機器學習奠定了基礎，推動人工智能（AI）發(fā)展。欣頓8日表示，獲得諾獎完全出乎他的意料。他指出，相關技術對社會產(chǎn)生巨大影響，但也要警惕潛在風險。

　　【大公報訊】霍普菲爾德和欣頓將平分1100萬瑞典克朗（約827萬港元）獎金。諾獎官網(wǎng)介紹，霍普菲爾德1933年出生在美國伊利諾伊州芝加哥，1958年獲得康奈爾大學博士學位，現(xiàn)任普林斯頓大學教授。欣頓1947年出生在英國倫敦，1978年獲得英國愛丁堡大學博士學位，現(xiàn)任多倫多大學教授。

　　諾貝爾物理學委員會主席穆恩斯說，兩名獲獎者利用統(tǒng)計物理的基本概念設計了人工神經(jīng)網(wǎng)絡，構(gòu)建了機器學習的基礎。相關技術已被用于推動多個領域的研究，包括粒子物理、材料科學和天體物理等，也已用于日常生活中的人臉識別和語言翻譯等。她同時警告說，機器學習的快速發(fā)展也引發(fā)了人們對未來的擔憂，人類有責任以安全且道德的方式使用這項新技術。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡受大腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)

　　評獎委員會在8日發(fā)布的新聞通報中表示：“當我們談論人工智能時，通常是指使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習技術。這項技術最初受到大腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，大腦神經(jīng)元由具有不同值的節(jié)點表示，這些節(jié)點通過連接相互影響，如同‘突觸’，可以增強或減弱，網(wǎng)絡由此得到訓練。今年的獲獎者從20世紀80年代開始，就在人工神經(jīng)網(wǎng)絡方面開展重要工作”。

　　霍普菲爾德早年探索分子生物學的理論問題，后來受邀參加一次神經(jīng)科學會議時接觸到對大腦結(jié)構(gòu)的研究，對此非常感興趣，并開始思考簡單神經(jīng)網(wǎng)絡的動態(tài)。他創(chuàng)建了名為“霍普菲爾德網(wǎng)絡”的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，可以儲存和重構(gòu)圖像，以及其他類型的數(shù)據(jù)模式。向其中輸入不完整或扭曲的圖像，該網(wǎng)絡能夠找到最接近該不完美圖像的已儲存圖像。欣頓在“霍普菲爾德網(wǎng)絡”的基礎上創(chuàng)建了一種新網(wǎng)絡“玻爾茲曼機”。這種網(wǎng)絡從給定的例子中學習，能夠?qū)D像進行分類，或者為其訓練時使用的模式類型創(chuàng)建新的范例。

　　上世紀90年代，很多研究人員對人工神經(jīng)網(wǎng)絡失去了興趣，但欣頓繼續(xù)在該領域探索，為機器學習的爆炸式發(fā)展作出貢獻。2018年，他與本吉奧和楊立昆一同被授予圖靈獎。如今的人工神經(jīng)網(wǎng)絡通常由更多層組成，被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡，它們的訓練方式被稱為深度學習。在該領域作出巨大貢獻的欣頓被譽為“AI教父”、“深度學習之父”和“神經(jīng)網(wǎng)絡之父”。

　　欣頓在廉價旅館收到喜訊

　　欣頓8日在電話中表示，獲獎喜訊完全出乎他的意料。他說，自己身處加州一間廉價旅館，“我今天原本打算去做磁力共振掃描（MRI），但現(xiàn)在我認為應該取消這項計劃”。被問到最喜歡哪種AI工具時，欣頓說自己是ChatGPT的忠實用戶，但同時坦言對技術失控風險感到擔憂。他說，不后悔進行了這些研究，但擔心“比我們更智能的系統(tǒng)將最終控制一切”。

　　今年物理學諾獎的結(jié)果令很多人感到意外。諾貝爾物理學委員會秘書丹尼爾松表示，該獎項可以授予理論上、實驗上或者觀測上的發(fā)現(xiàn)，也可以授予發(fā)明，今年的獲獎成果從某種意義上講也是一種發(fā)明，一種能以多種方式應用的發(fā)明。

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