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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 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。…

兩位被譽為「奠定當今強大機器學習基礎」的科學家，多倫多大學榮休教授 Geoffrey Hinton 和普林斯頓大學教授 John Hopfield，今天獲頒諾貝爾物理學獎。 開創性研究推動人工智能發展 瑞典皇家科學院諾貝爾委員會表示，他們的發現和發明為人工智能近期的突破奠定了基礎。自 1980 年代以來，他們的工作促成了人工神經網路的創建，這種電腦架構大致模仿了大腦的結構。 人工神經網路模擬大腦連接方式，讓人工智能工具能夠「從例子中學習」。開發人員可以透過餵入數據來訓練人工神經網路識別複雜模式，這為目前最知名的人工智能應用提供了支持，從語言生成到圖像識別等。 Hinton 對獲獎感到驚訝與榮幸 Hinton 在多倫多大學新聞稿中表示：「我完全沒有預料到這個。我非常驚訝，也很榮幸能獲得這個獎項。」 人工智能發展引發隱憂 被譽為「人工智能教父」的 Hinton…