2024年諾貝爾物理學獎已正式揭曉，人工神經網絡進行機器學習發明獲獎
【化工儀器網 項目成果】當地時間10月8日，瑞典皇家科學院宣布，2024年諾貝爾物理學獎授予John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton，以表彰他們在使用人工神經網絡進行機器學習的基礎性發現和發明，這一成就對于推動人工智能領域的發展具有重要意義。
John J. Hopfield來自美國，目前就職于普林斯頓大學；Geoffrey E. Hinton來自加拿大，目前就職于多倫多大學。兩位獲獎者利用物理學工具構建了多種方法，為當今強大的機器學習奠定了基礎。約翰·霍普菲爾德創建了一種可以存儲和重建信息的結構。杰弗里·辛頓發明了一種可以獨立發現數據屬性的方法，這種方法對于目前使用的大型人工神經網絡至關重要。
約翰·霍普菲爾德之前曾利用他的物理學背景探索分子生物學的理論問題。當他被邀請參加一次神經科學會議時，他接觸到了對大腦結構的研究。他對所學內容非常著迷，并開始思考簡單神經網絡的動態。當神經元共同作用時，它們會產生新的強大特性，而這些特性對于只關注網絡各個組成部分的人來說是無法察覺的。
20世紀90年代，許多研究人員對人工神經網絡失去了興趣，但杰弗里·辛頓繼續在該領域探索。2006年，他與同事 Simon Osindero、Yee Whye Teh 和 Ruslan Salakhutdinov開發了一種使用一系列逐層疊加的玻爾茲曼機對網絡進行預訓練的方法。這種預訓練為網絡中的連接提供了更好的起點。
近年來，諾貝爾物理學獎的獲獎者及其貢獻同樣引人注目。例如：
2023年：授予皮埃爾-阿戈斯蒂尼(Pierre Agostini)、費倫茨-克勞斯(Ferenc Krausz)和安妮-勒惠利爾(Anne L’Huillier)，以表彰他們開發了產生阿秒光脈沖的實驗方法，用于研究物質中的電子動力學。
2022年：授予科學家阿蘭·阿斯佩(Alain Aspect)、約翰·弗朗西斯·克勞澤(John F. Clauser)和安東·塞林格(Anton Zeilinger)，以表彰他們為糾纏光子實驗、證明違反貝爾不等式和開創性的量子信息科學所作出的貢獻。
2021年：授予美國普林斯頓大學的真鍋淑郎(Syukuro Manabe)和德國馬克斯·普朗克氣象研究所的克勞斯·哈塞爾曼(Klaus Hasselmann)，以及意大利羅馬大學的喬治·帕里西(Giorgio Parisi)，以表彰他們在地球氣候物理模型、物理系統的無序和波動相互作用等方面的研究。
綜上所述，2024年諾貝爾物理學獎的揭曉再次彰顯了物理學領域的卓越成就和杰出人才。這一獎項不僅是對獲獎者個人貢獻的肯定，更是對整個物理學界和人工智能領域發展的鼓舞和推動。
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