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为AI奠基 美加学者夺物理学奖
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发表时间 2024-10-09 07:48:32

  2024年度诺贝尔物理学奖由两名美国及加拿大的学者赢得,表扬他们透过人工神经网络实现机器学习的发明,为人工智能(AI)奠基。

  两名得奖者为91岁的普林斯顿大学教授霍普菲尔德(John Hopfield),以及76岁的多伦多大学教授辛顿(Geoffrey Hinton),他们将平分1,100万瑞典克朗(约825万港元)奖金。


网络图片


“AI教父”辛顿 曾任Google团队

  其中,辛顿为电脑学家兼心理学家,被喻为“AI教父”(Godfather of AI),2018年已赢得有“电脑界诺贝尔奖”之称的图灵奖。不过,他最令人留下深刻的事件,为去年以担忧AI发展对人类存亡造成威胁,需要自由谈论AI技术的风险为由,离开工作长达10年的Google旗下研究AI团队Google Brain。

  两人自80年代起,已在人工神经网络方面展开重要工作。瑞典皇家科学院表彰他们使用物理学工具,开发为当今强大的机器学习奠定基础之方式。当大家谈论AI时,通常指使用人工神经网络的机器学习,而这项技术最初的灵感源于大脑结构。

  在人工神经网络中,大脑神经元由具有不同值的节点来呈现,而节点会透过类似“突触”(synapse)的连接来互相影响,可控制强弱程度。例如科学家可在同时具有高值的节点之间,建立更强连接以训练网络。

霍普菲尔德 创建联想记忆网络

  霍普菲尔德创建一种联想记忆网络,可保存和重建图像及资料中其他类型的模式,其后命名为霍普菲尔德网络(Hopfield network)。网络利用物理学中描述物质原子自旋的特性,有系统地更新它们的数值,从而找到最接近不完美影像的已储存影像。

  辛顿则使用霍普菲尔德网络,作为新网络玻尔兹曼机(Boltzmann machine)的基础,后者能自动寻找资料中的属性,执行识别特定类型资料中特征元素等任务。玻尔兹曼机可对影像作分类,或建立其所训练的模式类型的新范例。瑞典皇家科学院形容,辛顿在这项工作的基础上,协助启动当前机器学习的爆炸性发展。

  摘录自香港经济日报

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