2024 年 10 月 8 日，瑞典皇家科学院通告，将 2024 年诺贝尔物理学奖授予好意思国普林斯顿大学西宾 约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield ）和加拿大多伦多大学西宾杰弗里·E·辛顿（ Geoffrey E. Hinton），以奖赏他们“在东谈主工神经辘集机器学习方面的基础性发现和发明”。

这两位科学家的责任为现在弘大的机器学习时间奠定了基础。Hopfield 创造了一种大致存储和重建信息的结构，而 Hinton 发明了一种不错平定发现数据中法规的步调，这种步调对现在使用的大型东谈主工智能系统至关进犯。

两位获奖东谈主肖像（图片起首：诺贝尔奖委员会官网）

机器学习：

诡计机的自主学习之旅

Hopfield 和 Hinton 的草创性责任为一个更无为的领域“机器学习”奠定了基础。

机器学习是东谈主工智能的中枢，它的筹算是让诡计机大致从数据中学习并完成任务，而不需要完成任何指示皆需要当先进行复杂而脆弱的编程，这种步调与传统上基于编程的诡计机责任步地有着骨子的分离。

传统的诡计机程序就像一个精准的食谱：程序员需要致密列出每一个步调，诡计机才调完成任务。而机器学习更像是教一个孩子烹调：你给他们看好多例子，让他们我方回顾法规。这种步调使得诡计机大致处理那些难以用固定例则刻画的复杂任务，如图像识别或语音麇集。

在机器学习的进程中，诡计机当先收受普遍的数据行动学习材料。举例，如若咱们要磨真金不怕火一个识别猫的系统，咱们需要收罗普遍猫和非猫的图片。然后，咱们遴荐一个稳妥的学习模子，比如后文中会先容的 Hopfield 的渴望挂牵辘集或 Hinton 的玻尔兹曼机。

接下来，模子会反复检讨这些数据，不竭周折我方的参数，直到它大致准确地完成任务。这一进程就像学生通过反复熟悉来进步我方的智商。

机器学习的弘大之处在于，一朝磨真金不怕火完成，它就能处理各种种种的新情况。举例，一个经过磨真金不怕火的图像识别系统不仅能识别磨真金不怕火数据中的猫，还能识别它从未见过的猫的图片。这种泛化智商使得机器学习在处理复杂、多变的实际全国问题时相等有用。

Hopfield 和 Hinton 的责任为遐想更有用的学习算法和模子结构提供了表面基础，极地面股东了机器学习的发展。他们的孝敬使得今天的东谈主工智能系统大致践诺从说话翻译到医学会诊等各种复杂任务，让弘大而各种的东谈主工智能时间在从科学照管到浩大生涯的方方面面中发达作用。

从大脑到诡计机：

东谈主工神经辘集的出身

刚才咱们汲引了机器学习的恍惚想想，然则要麇集这项发现的进犯性，咱们还需要再了解以下东谈主工神经辘集的基本见识。

想象一下，咱们的大脑是由数十亿个神经细胞（又称神经元）构成的复杂辘集。这些神经元通过被称为突触的伙同互疏浚讯。当咱们学习新学问时，某些神经元之间的伙同会变强，而其他伙同可能变弱。

科学家们受到这种结构的启发，创造了东谈主工神经辘集。

在这种辘集中，诡计机程序效法了大脑的结构。它由好多互相伙同的“节点”（效法神经元）构成，这些节点之间的伙同强度不错周折（效法突触）。这种结构允许诡计机通过例子来学习，而不是按照预设的指示驱动。

神经辘集艺术插画（图片起首：诺贝尔奖委员会官网）

两位科学家的关节孝敬

John Hopfield 在 1982 年建议了一种新式的东谈主工神经辘集，现在被称为“Hopfield 辘集”。该辘集的相等之处在于它大致存储和重建信息步地，访佛于东谈主类的渴望挂牵。

想象你在试图回忆一个不常用的单词，你可能会先意想一些雷同的词，再最终找到正确的阿谁。Hopfield 辘集的责任面容与此访佛，当赐与辘集一个不完竣或幽微歪曲的信息时，它大致找到最雷同的存储信息。这种智商使得 Hopfield 辘集不错用于征战损坏的数据，比如去除图片中的噪点。

Geoffrey Hinton 则在 1985 年建议了一种称为“玻尔兹曼机”的新式辘集。这个辘集的私有之处在于它大致自主学习数据中的特征，而无需东谈主为指定这些特征。这少许访佛于婴儿学习识别猫和狗的进程——他们不需要致密的讲解，只需要看到实足多的例子就能我方回顾出分离。

玻尔兹曼机的这种智商使得机器大致处理更复杂的任务。举例，它不错学习识别手写数字，即使每个东谈主的书写立场皆千东谈主千面。更进犯的是，Hinton 的责任为其后深度学习时间的发展奠定了基础。深度学习是现在好多东谈主工智能依据的中枢时间。

从表面到实践：

东谈主工智能的现在和将来

Hopfield 和 Hinton 的责任为其后的机器学习变嫌奠定了基础。今天，基于他们表面所发展的时间照旧在咱们的浩大生涯中无处不在。当你使用手机进行东谈主脸解锁、向凭空助手发问或者使用在线翻译器用时，皆在转折使用这些时间。

在科学照管中，这些时间也发达着越来越进犯的作用。举例，它们被用于分析天文数据以发现新的行星，瞻望卵白质的结构以匡助征战新药，致使匡助物理学家处理大型强子对撞机产生的海量数据。

然则，跟着东谈主工智能时间的快速发展，咱们也濒临着新的挑战。举例，奈何确保这些时间被负背负地使用，奈何保护个东谈主秘密，以及奈何应酬可能的管事变化等。这些问题需要科学家、策略制定者和通盘这个词社会共同想考和处罚。

2024 年诺贝尔物理学奖揭晓以后，一些东谈主觉得这一获奖效果“不够物理”。其实，换个角度想，这不仅是对 Hopfield 和 Hinton 个东谈主确立的细目，更是对物理学在股东东谈主工智能发展中所起作用的招供。跟着东谈主工智能时间连续发展，咱们不错期待它在科学照管、工程愚弄和浩大生涯中带来更多打破，同期也要不竭辅导我方，愈加严慎、合理地愚弄它去塑造将来。

策动制作

起首丨李瑞

作家丨中国科普博览

责编丨钟艳平

审校丨徐来 林林