2024 年諾貝爾物理學獎頒發給 Geoffrey Hinton 和 John Hopfield，表彰他們在人工神經網路機器學習領域的開創性發現和發明。這項決定突顯了物理學原理在人工智能發展中的關鍵作用。
物理學理論奠定機器學習基礎
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Hopfield 和 Hinton 的研究深深植根於統計力學和熱力學。Hopfield 於 1982 年開發的 Hopfield 網路，利用能量最小化原理來存儲和檢索模式，模仿人腦的聯想記憶。Hinton 則在此基礎上創造了玻爾茲曼機，運用玻爾茲曼分佈等統計物理概念來模擬網路中不同狀態的概率。
跨領域突破
這些研究不僅推動了機器學習的發展，還對物理學本身產生了深遠影響。人工神經網路已被廣泛應用於粒子物理學、材料科學和天體物理學等領域，幫助科學家分析海量數據並模擬複雜物理系統。
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從磁性材料到神經網路
Hopfield 的靈感來自磁性材料中原子自旋的行為，他將這一概念用於模擬神經網路中節點之間的連接。這種跨學科的思維方式展現了物理學原理在推動人工智能發展中的重要性。
物理學獎肯定跨領域貢獻
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頒發物理學獎給機器學習先驅體現了諾貝爾獎委員會對跨學科研究的重視。Hinton 和 Hopfield 的工作不僅revolutionize了計算機科學，還為物理學研究開闢了新途徑，展示了物理學思維在解決複雜問題中的普適性和創新潛力。
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