奠定「機器學習」基礎理論 兩位科學家榮獲2024諾貝爾物理獎
人工智慧兩位先驅，約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）和傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton），於2024年獲得諾貝爾物理學獎，以表彰他們在機器學習基礎技術上的貢獻。這些技術成為今日強大人工神經網絡的根基，徹底改變了人類的生活和工作方式，並對科學和醫學領域產生了深遠影響。
霍普菲爾德於1982年創建了一種稱為聯想記憶的網絡，可以儲存和重建數據中的圖像和模式，並利用物理學的概念來描述網絡的能量。辛頓則在霍普菲爾德網絡的基礎上，發展出了一種名為波茲曼機（Boltzmann Machine）的新型網絡，這種網絡能夠自動學習數據中的特徵，用於分類圖像或創建新樣本。
約翰創建「聯想記憶」基礎 辛頓以「反向傳播」深耕
兩位科學家的研究突破為現今的深度學習打下了基礎。辛頓特別以反向傳播技術著稱，這項技術使機器能夠通過不斷調整錯誤來學習，類似於學生透過反覆修正錯誤來學習知識。這些貢獻不僅在人工智慧領域具有里程碑意義，也在物理學中被廣泛應用於處理大數據、開發新材料等多種研究。
除了讚揚他們的技術成就，辛頓和霍普菲爾德也對人工智慧的快速發展提出了警告。他們擔心這些技術可能失控，導致比人類更智能的系統奪取控制權。辛頓強調，雖然人工智慧的發展有如工業革命，但人類必須確保這些技術能夠以安全和道德的方式被使用，以最大程度地造福全人類。
這次的諾貝爾物理學獎也強調了科學領域之間的邊界逐漸模糊，人工智慧技術的應用不僅限於計算機科學，而是跨越了物理學、生物學等多個領域。
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首圖來源：Christine Olsson/TT News Agency via AP(CC BY 4.0)
圖片來源:the Nobel Prize organisation(CC BY 4.0)
參考出處：
Nobel Prize in physics awarded to 2 scientists for discoveries that enabled machine learning