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　　当地时辰周二（10月8日），瑞典皇家科学院晓示陈凯歌 男同，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）。

　　霍普菲尔德和辛顿将平分1100万瑞典克朗（约合110万好意思元）的奖金，以赏赐他们在使用东谈主工神经网罗进行机器学习的基础性发现和发明，这些发现为现在的机器学习应用奠定基础。

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　　1982年，霍普菲尔德在论文中提倡了“霍普菲尔德网罗”，旨在模拟东谈主脑牵记的存储和检索经由。这个自盼望牵记网罗好像在部分或不完好意思输入下，通过动态退换神经元景象，规复完好意思的存储形态。

　　霍普菲尔德网罗的提倡鼓舞了神经网罗边界的发展，尤其是在交融牵记如安在大脑中存储和检索的机制上提供了表面框架。且它的“能量最小化”想想影响了后续好多神经网罗模子的发展。

　　霍普菲尔德网罗被粗鲁应用于神经科学、瞎想机科学和优化问题等边界，尤其是在形态识别、盼望牵记和优化算法方面发达了遑急作用，在鼓舞当代东谈主工智能和神经瞎想表面的发展上起到了要道作用。

　　霍普菲尔德还对生物物理学和分子生物学作念出了遑急孝敬，卓绝是在卵白质折叠和生物系统的瞎想功能方面。他提倡的“Hopfield Barrier”办法讲解了卵白质奈何有用找到其折叠的最顽劣量景象。

　　霍普菲尔德网罗的发现招引了一些表面物理学家参与到神经网罗的筹商当中。而辛顿就将霍普菲尔德网罗的办法应用于一种新网罗，这种新网罗使用另一种神气：玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）。

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　　玻尔兹曼机是第一个好像学习不属于输入或输出的神经元里面示意的神经网罗，不错学习给定数据类型的特征元素，不错用来分类图像或创建新材料，匡助鼓舞了现在机器学习的快速发展。

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　　辛顿的孝敬为深度学习的讲述奠定了基础，使得神经网罗得以在更复杂、更大边界的数据集上进行熟悉，从而在图像识别、语音识别、当然言语措置等任务中取得了远大的得胜。

　　辛顿在神经网罗方面的草创性责任塑造了为现在好多产物提供能源的东谈主工智能系统。2018年，辛顿与杨立昆（Yann LeCun）和约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）共同赢得了昔日的图灵奖。

　　值得一提的是，辛顿的团队很早就运转愚弄英伟达的CUDA平台熟悉神经网罗模子。2012年，辛顿与他的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever在CUDA平台上熟悉了一个视觉识别神经网罗“AlexNet”。

　　在昔日驰名的ImageNet竞赛中，AlexNet简直将对象识别的无理率减少一半，重塑了瞎想机视觉边界。这也让英伟达GPU+CUDA组合在深度学习边界一鸣惊东谈主，为十年后股价的爆发奠定了表面基础。

　　2012年底，辛顿团队三东谈主创建了DNNresearch公司，次年该公司被谷歌买下。2016年，谷歌推出AlphaGo，在围棋上横扫了东谈主类棋手，成为那时公认的最强AI大厂。而在前一年，Sutskever离开了谷歌，参与创立了OpenAI并担任首席科学家。

　　客岁，辛顿在外交媒体上证据他离开谷歌。在接收媒体采访时，他示意，“我对我终身所筹商的东西感到后悔了。”杰弗里形色称陈凯歌 男同，AI聊天机器东谈主所带来的某些危急“相配恐怖”。