重磅AI教父图灵奖之后再获诺贝尔物理学奖

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约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿因其在机器学习和人工神经网络领域的基础性贡献获得诺贝尔物理学奖。辛顿博士表示，机器学习将对社会产生深远影响，类似于工业革命，同时也需警惕潜在风险。

约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）于星期二获得诺贝尔物理学奖，理由是“ 基础性发现和发明使机器学习与人工神经网络相结合， ”诺贝尔物理学委员会如是宣布。

委员会在社交媒体X上提到：“今年的物理学奖得主的突破源于物理科学的基础。” “他们展示了一种全新的方式，让计算机帮助我们解决社会面临的种种挑战。”

在宣布获奖时，委员会强调，机器学习“长期以来对研究至关重要，特别是在大量数据的分类和分析方面。”

“ 约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿利用物理学工具构建了方法，奠定了今天强大机器学习的基础，”委员会表示。“基于人工神经网络的机器学习正在彻底改变科学、工程和我们的日常生活。”

现场的记者轮流向辛顿博士提问，他对机器学习表达了担忧，并指出其对社会的巨大影响。

“这将与工业革命相当，”他说。“它不是在体力上超过人类，而是在智力上超越。我们没有体验过比我们更聪明的存在。”

虽然辛顿博士表达了担忧，但他也提到，先进技术将改善医疗保健。“这将大幅提升生产力，”他说。“但我们也要警惕可能带来的负面影响，尤其是失控的风险。”

那么获奖者是谁？

辛顿博士出生于伦敦郊区，自1970年代末以来大部分时间在美国和加拿大生活和工作。他最近从谷歌的研究员和副总裁职位退休——部分原因是他想要自由谈论人工智能的崛起——同时，他还是多伦多大学的计算机科学教授。

辛顿博士在1970年代早期作为爱丁堡大学的研究生开始研究神经网络，那时鲜有人相信这个想法。四十年后，他与其他研究人员合作，得到了加拿大政府的支持，坚定地推进这一理念。

在2012年辛顿博士和他的两位研究生取得技术突破后，他加入了谷歌。2019年，他与专注于安全开发人工智能的蒙特利尔大学教授约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）和Meta首席人工智能科学家扬杨立昆（Yann LeCun）一起获得了图灵奖，常被称为“计算领域的诺贝尔奖”，以表彰他们在神经网络方面的贡献。

约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）是芝加哥人，是普林斯顿大学的名誉教授，以其在计算机科学、生物学和物理学的开创性发现而著称。

委员会为何认为这些科学家获奖？

委员会指出，两位获奖者为机器学习奠定了基础。霍普菲尔德博士“创造了一种能够存储和重构信息的结构”，而辛顿博士“发明了一种能独立发现数据特性的方式，这一方式已成为现在广泛应用的大型人工神经网络的重要基础。”

获奖者对此奖项有何感想？

辛顿博士在星期二通过电话告诉委员会，他对获奖的消息感到“震惊”。“我完全没想到会发生这样的事。”

他说自己在加利福尼亚的一家“便宜酒店”里，获奖消息像是晴天霹雳。“我本来今天要做核磁共振扫描，但我想我得取消了。”