新华社斯德哥尔摩10月8日电　科普｜2024年诺贝尔物理学奖跟图灵奖“抢饭碗”？——机器学习获诺奖突显跨学科推敲的惊东谈主力量红色av社区

新华社记者郭爽

8日文告的2024年诺贝尔物理学奖“不测”敬重机器学习，让多个诺奖展望集体“翻车”，就连获奖者之一的杰弗里·欣顿也坦言我方“透澈没料想”。看似不属于传统物理学任何一个分支范畴的截止斩获诺奖，让不少学者开打趣说诺贝尔物理学奖在跟计较机界的图灵奖“抢饭碗”。

事实上，机器学习范畴的元老级东谈主物约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿斩获诺奖，如诺奖官方公告所说恰是因为“利用物理学的器用”。本年的诺贝尔物理学奖不仅是对两名科学家竖立实在定，更是极大强调了跨学科推敲的蹙迫性，向东谈主们展示了物理学的深刻洞见与计较机科学创新“碰撞”不错产生的强大能量。

面前东谈主们筹商东谈主工智能时，常常指的是使用东谈主工神经网罗的机器学习。诺贝尔物理学委员会文告乌尔夫·丹尼尔松对记者强调，东谈主工神经网罗在物理学中的推敲和应用仍是握续了额外长一段时候，本次诺贝尔物理学奖并非颁发给以前几年东谈主工智能的发展，不是针对大讲话模子或访佛的东西红色av社区，而是针对基础发明。

远在东谈主工智能成为今天的科技热词之前，这两名科学家从20世纪80年代起就在东谈主工神经网罗范畴作念出了蹙迫职责。这项技能起首的灵感来风景脑的结构。就像大脑中多半神经元通过突触承接相通，东谈主工神经网罗由多半的“节点”通过“连气儿”构成。每个节点就像一个神经元，而连气儿的强弱则访佛于突触的强度，决定了信息传递的效果。

1982年，好意思国科学家约翰·霍普菲尔德创建了一种用于机器的联想缅想规范，建议了一种翻新性的网罗结构，被称为“霍普菲尔德网罗”。这个网罗大致存储多个风光（比如图像），况兼在面临不齐全或有噪声的输入时，大致重构出最相似的风光。

英国裔加拿大科学家杰弗里·欣顿在此基础上更进一步，他但愿机器能像东谈主类相通自主学习和分类信息，于1985年和共事建议了“玻尔兹曼机”的网罗模子，这个名字源于19世纪物理学家路德维希·玻尔兹曼的方程。该模子通过统计物理学中的玻尔兹曼散播来识别数据中的特征，成为了当代深度学习网罗的基础。欣顿的推敲无间鼓吹，导致了面前机器学习范畴爆炸式的发展。

爱尔兰齐柏林圣三一学院领悟神经科学训诫罗德里·丘萨克8日挑剔指出，东谈主工神经网罗起首受到神经科学的启发，况兼两者之间的相互作用握续茂密发展。东谈主工神经网罗已被诠释是大脑学习历程的珍重模子，机器正在匡助咱们了解我方，这反过来又为技能发展提供了新的路线。如若莫得霍普菲尔德和欣顿的独创性职责，这一切齐不成能杀青。

霍普菲尔德和欣顿的职责不仅推动了机器学习的发展，还对物理学产生了深刻影响。正如丹尼尔松今日在继承新华社记者采访时所说，物理学的旨趣为两名科学家提供了想路，同期，东谈主工神经网罗在物理学中也获得了凡俗应用，催生新的惊东谈主发现。

诺贝尔物理学委员会主席埃伦·穆恩斯在今日的新闻发布会上默示，两名获奖者利用统计物理的基本观点运筹帷幄了东谈主工神经网罗，构建了机器学习的基础。关系技能已被用于推动多个范畴的推敲，包括粒子物理、材料科学和天体物理等，也已用于浅近生涯中的东谈主脸识别和讲话翻译等。

机器学习的飞快发展不仅带来了强大的机遇，也激发东谈主们关于伦理和安全方面的担忧。穆恩斯今日在发布会上强调说，东谈主类有包袱以安全且谈德的样子使用这项新技能，以确保它能为全东谈主类带来最大的利益。

欣顿今日在继承电话连线采访时默示，这一技能将对社会产生强大影响，但也必须警惕这一技能可能形成的恫吓。丹尼尔松也指出，机器学习与基因剪辑等繁密前沿技能的发展是“双刃剑”，东谈主们必须警惕出现坏的截止。在这方面，尤其需要巨匠互助。（完）