开发训练人工神经网络方法 美加学者摘诺贝尔物理学奖 | 联合早报

（斯德哥尔摩综合电）美国和加拿大两名科学家约翰·霍普菲尔德及杰弗里·辛顿共同获得2024年诺贝尔物理学奖。他们的研究利用人工神经网络实现机器学习。

颁发物理学奖的瑞典皇家科学院星期二（10月8日）宣布：“今年的两位诺贝尔物理学奖获得者利用物理学工具来开发训练人工神经网络（artificial neural networks）的方法，这些方法是当今强大的机器学习的基础。”人工神经网络是一种机器学习软件，可以大致模仿人脑的工作方式。

91岁的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）于1933年7月出生于美国芝加哥，目前是美国普林斯顿大学教授。评奖委员会发布的新闻通报说，霍普菲尔德因发明“一种可以存储和重建图像和其他类型数据模式的联想记忆方法”而受瞩目。

76岁的辛顿（Geoffrey E. Hinton）是人工智能领域最具影响力的科学家之一。他于1947年12月出生于英国伦敦，目前任职于加拿大多伦多大学。辛顿发明了一种可以自主查找数据属性的方法，从而执行识别图片中特定元素等任务。

两人将共同获得1100万瑞典克朗（约143万新元）的奖金。

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](https://www.bdggg.com/2023/zaobao/news_2023_06_01_610701) 委员会说，两位得奖人从上个世纪80年代开始就在人工神经网络方面开展重要工作，他们的的研究成果“帮助启动了当前机器学习的爆炸性发展。”

诺贝尔物理学奖委员会主席艾伦·穆恩斯（Ellen Moons）说：“获奖者的工作已经产生巨大效益。在物理学中，人工神经网络应用广泛，比如开发具有特定性能的新材料。”

辛顿通过电话接受采访时说：“我惊呆了，我不知道会发生这种事。我很惊讶。”

尽管人工智能为人类带来好处，但辛顿对其风险发出了警告。他去年辞去谷歌人工智能研究团队的职务，以便可以自由地谈论人工智能发展过快带来的风险。

被问及他对这项成就是否有任何遗憾，他说：“在同样的情况下，我会再次做同样的事情，但我担心这样做的总体后果可能是比我们更智能的系统最终会控制一切。”

他指出，模仿大脑处理数据能力的神经网络在医疗保健等领域的许多方面将非常出色。但他警告，这可能会产生许多不良后果，特别是面对失控的威胁。