諾貝爾物理學獎因神經網路機器學習的工作而榮獲
Posted: Wed Dec 04, 2024 5:21 am
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諾貝爾物理學獎因神經網路機器學習的工作而榮獲
2024年10月14日
2024 年諾貝爾物理學獎授予科學家約翰·霍普菲爾德 (John Hopfield) 和傑弗裡·辛頓 (Geoffrey Hinton)，以表彰他們在神經網路機器學習方面的發現和發明。除此之外，他們的作品有助於 澳大利亞手機號碼列表 創建現代人工智慧系統。
此外，獲獎者的科學成果也應用於氣候建模、太陽能電池開發和醫學影像分析。
在宣布該獎項後的新聞發布會上，辛頓稱他在神經網路方面的工作具有革命性，但也對其未來可能的應用表示擔憂。
他說他並不後悔自己的發現，並準備再次這樣做。 「但我擔心，因此，可能會出現比我們更聰明的系統，它們最終會將控制權掌握在自己手中，」這位科學家說。
根據諾貝爾委員會的新聞稿，霍普菲爾德和辛頓利用物理學的科學工具開發了現代機器學習的方法。
什麼是神經網路以及諾貝爾獎得主如何幫助它們
您可能必須使用自動電腦翻譯、識別文件文本，甚至與機器進行相對連貫的對話。所有這些都是技術日常使用的例子，長期以來，技術在科學研究中發揮著重要作用，負責分析大量數據並根據給定參數對數據進行排序。
在過去的 15 到 20 年裡，機器學習領域經歷了爆炸性增長，特別是與基於人造神經網路的技術相關。當談到人工智慧時，最常指的就是他們。
雖然電腦當然不能獨立思考，但現今的神經網路已經相當有能力模仿人腦的記憶和學習等功能。
在很大程度上，這要歸功於新晉的諾貝爾獎得主。
以物理學的基本原理為基礎，辛頓和霍普菲爾德開發了允許使用機器網路結構來處理資訊的演算法，這使得程式能夠在沒有人幫助的情況下進行自我學習和改進。
我們熟悉的軟體使用一組現成的演算法，可以與烹飪食譜進行比較：它是關於如何以給定數量混合一組給定成分以獲得所需結果的說明。
神經網路不是根據特定食譜進行訓練，而是根據通用範例（例如，取自各種食譜）進行訓練，這使得它們更加靈活，使它們能夠解決對於逐步指令來說可能過於複雜和模糊的任務。例如，分析照片並確定照片上到底描繪了什麼。
什麼是“Hopfield 網路”
約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）創建了一個聯想記憶體，可以儲存和檢索圖像以及資料中其他類型的結構。 Jeffrey Hinton 發明了一種方法，可以獨立找到資料集中的各個參數，並且能夠識別照片中的特定元素。
傑弗裡·辛頓
科學家依靠人腦的結構創造了神經網路技術。
電腦神經網路的節點依照類似人腦運作原理的原理相互連結。例如，網路透過在同時具有同樣高時間值的節點之間建立更強的連結來進行學習。
Hopfield 和 Hinton 自 20 世紀 80 年代以來一直致力於神經網路的開發。
約翰·霍普菲爾德發明了一種使用儲存和再現重複模式的方法的網路。
在創建「霍普菲爾德網絡」的過程中，科學家依賴量子力學研究的原理：由其原子自旋（即粒子的屬性之一）決定的系統特徵。
網路的描述方式與物理學中描述系統自旋能量的方式相同。這種網路的訓練是在尋找提供系統最小能量的節點之間的連接參數的過程中進行的。
當網路呈現不完整或扭曲的圖像時，它會迭代節點並更新它們的值，以使系統的整體能量最小。因此，例如，網路會在記憶體中搜尋並找到與提供給它的圖像盡可能相似的圖像。
Geoffrey Hinton 使用 Hopfield 網路作為使用不同方法的新網路的基礎：玻爾茲曼機，這是 Hinton 與 Terry Seinowski 於 1985 年發明的神經網路。這樣的網路可以學習識別給定類型資料中的特徵元素。
辛頓應用了統計物理學的工具。由許多相同組件建構的系統科學。為了訓練網絡，提供了在其運行期間可能發生的範例。
玻爾茲曼機可用於對影像進行分類或產生其所訓練的模式類型的新範例。
諾貝爾物理學獎
去年，皮埃爾·阿戈斯蒂尼（Pierre Agostini）、費倫茨·克勞斯（Ferenc Krause）和安妮·魯伊爾（Anne L'Huier）因實驗開發超短雷射脈衝技術而獲得諾貝爾物理學獎，該技術實際上使科學家能夠「觀察原子內部」。
自1901年以來，諾貝爾物理學獎已頒發117次，獲獎者225人。
所謂的諾貝爾週傳統上於十月初在斯德哥爾摩舉行。物理獎為二等獎。
第一天，醫學和生理學領域的獲獎者成名。然後是物理、化學和文學領域的獎項，並在周末宣布諾貝爾和平獎的獲獎者，不僅是個人，而且是整個組織。這是唯一一個不是由瑞典科學院而是由挪威科學院頒發的獎項。
此外，自1969年起，在瑞典銀行的倡議下，每年頒發一個經濟學獎來紀念阿爾弗雷德·諾貝爾，儘管該獎項最初並未在他的遺囑中規定。
物理學是阿爾弗雷德·諾貝爾遺囑中第一個提到的科學分支。它指出，物理學獎應由瑞典皇家科學院頒發。
該學院成立於 1739 年。如今，該中心擁有約 450 名瑞典科學家和 180 名外國科學家。
諾貝爾物理學獎因神經網路機器學習的工作而榮獲
2024年10月14日
2024 年諾貝爾物理學獎授予科學家約翰·霍普菲爾德 (John Hopfield) 和傑弗裡·辛頓 (Geoffrey Hinton)，以表彰他們在神經網路機器學習方面的發現和發明。除此之外，他們的作品有助於 澳大利亞手機號碼列表 創建現代人工智慧系統。
此外，獲獎者的科學成果也應用於氣候建模、太陽能電池開發和醫學影像分析。
在宣布該獎項後的新聞發布會上，辛頓稱他在神經網路方面的工作具有革命性，但也對其未來可能的應用表示擔憂。
他說他並不後悔自己的發現，並準備再次這樣做。 「但我擔心，因此，可能會出現比我們更聰明的系統，它們最終會將控制權掌握在自己手中，」這位科學家說。
根據諾貝爾委員會的新聞稿，霍普菲爾德和辛頓利用物理學的科學工具開發了現代機器學習的方法。
什麼是神經網路以及諾貝爾獎得主如何幫助它們
您可能必須使用自動電腦翻譯、識別文件文本，甚至與機器進行相對連貫的對話。所有這些都是技術日常使用的例子，長期以來，技術在科學研究中發揮著重要作用，負責分析大量數據並根據給定參數對數據進行排序。
在過去的 15 到 20 年裡，機器學習領域經歷了爆炸性增長，特別是與基於人造神經網路的技術相關。當談到人工智慧時，最常指的就是他們。
雖然電腦當然不能獨立思考，但現今的神經網路已經相當有能力模仿人腦的記憶和學習等功能。
在很大程度上，這要歸功於新晉的諾貝爾獎得主。
以物理學的基本原理為基礎，辛頓和霍普菲爾德開發了允許使用機器網路結構來處理資訊的演算法，這使得程式能夠在沒有人幫助的情況下進行自我學習和改進。
我們熟悉的軟體使用一組現成的演算法，可以與烹飪食譜進行比較：它是關於如何以給定數量混合一組給定成分以獲得所需結果的說明。
神經網路不是根據特定食譜進行訓練，而是根據通用範例（例如，取自各種食譜）進行訓練，這使得它們更加靈活，使它們能夠解決對於逐步指令來說可能過於複雜和模糊的任務。例如，分析照片並確定照片上到底描繪了什麼。
什麼是“Hopfield 網路”
約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）創建了一個聯想記憶體，可以儲存和檢索圖像以及資料中其他類型的結構。 Jeffrey Hinton 發明了一種方法，可以獨立找到資料集中的各個參數，並且能夠識別照片中的特定元素。
傑弗裡·辛頓
科學家依靠人腦的結構創造了神經網路技術。
電腦神經網路的節點依照類似人腦運作原理的原理相互連結。例如，網路透過在同時具有同樣高時間值的節點之間建立更強的連結來進行學習。
Hopfield 和 Hinton 自 20 世紀 80 年代以來一直致力於神經網路的開發。
約翰·霍普菲爾德發明了一種使用儲存和再現重複模式的方法的網路。
在創建「霍普菲爾德網絡」的過程中，科學家依賴量子力學研究的原理：由其原子自旋（即粒子的屬性之一）決定的系統特徵。
網路的描述方式與物理學中描述系統自旋能量的方式相同。這種網路的訓練是在尋找提供系統最小能量的節點之間的連接參數的過程中進行的。
當網路呈現不完整或扭曲的圖像時，它會迭代節點並更新它們的值，以使系統的整體能量最小。因此，例如，網路會在記憶體中搜尋並找到與提供給它的圖像盡可能相似的圖像。
Geoffrey Hinton 使用 Hopfield 網路作為使用不同方法的新網路的基礎：玻爾茲曼機，這是 Hinton 與 Terry Seinowski 於 1985 年發明的神經網路。這樣的網路可以學習識別給定類型資料中的特徵元素。
辛頓應用了統計物理學的工具。由許多相同組件建構的系統科學。為了訓練網絡，提供了在其運行期間可能發生的範例。
玻爾茲曼機可用於對影像進行分類或產生其所訓練的模式類型的新範例。
諾貝爾物理學獎
去年，皮埃爾·阿戈斯蒂尼（Pierre Agostini）、費倫茨·克勞斯（Ferenc Krause）和安妮·魯伊爾（Anne L'Huier）因實驗開發超短雷射脈衝技術而獲得諾貝爾物理學獎，該技術實際上使科學家能夠「觀察原子內部」。
自1901年以來，諾貝爾物理學獎已頒發117次，獲獎者225人。
所謂的諾貝爾週傳統上於十月初在斯德哥爾摩舉行。物理獎為二等獎。
第一天，醫學和生理學領域的獲獎者成名。然後是物理、化學和文學領域的獎項，並在周末宣布諾貝爾和平獎的獲獎者，不僅是個人，而且是整個組織。這是唯一一個不是由瑞典科學院而是由挪威科學院頒發的獎項。
此外，自1969年起，在瑞典銀行的倡議下，每年頒發一個經濟學獎來紀念阿爾弗雷德·諾貝爾，儘管該獎項最初並未在他的遺囑中規定。
物理學是阿爾弗雷德·諾貝爾遺囑中第一個提到的科學分支。它指出，物理學獎應由瑞典皇家科學院頒發。
該學院成立於 1739 年。如今，該中心擁有約 450 名瑞典科學家和 180 名外國科學家。