10月8日，2024年诺贝尔物理学奖公布，颁给了美国新泽西州普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿，以表彰他们在人工神经网络实现机器学习的基础发现和发明。他们将分享1100万瑞典克朗（110万美元）奖金。 "今年的两位诺贝尔物理学奖获得者利用物理学工具开发了当今强大机器学习的基础方法。基于人工神经网络的机器学习目前正在彻底改变科学、工程和日常生活，例如开发具有特定属性的新材料。"诺贝尔物理学奖委员会在一份声明中表示。 今年的获奖者之一辛顿有"人工智能教父"之称，他也是2018年图灵奖得主，在神经网络方面的开创性工作塑造了为当今许多产品提供动力的人工智能系统。他曾就职于谷歌。在过去的十多年里帮助谷歌开发AI技术。 诺贝尔物理学奖颁给计算机科学家实属罕见。一位计算机科学家对第一财经记者表示："从常规视角来看，计算机科学和物理学确实不同，但如果设想未来人工智能进一步发展将可能成为包括物理学研究在内的科学研究关键工具，甚至人工智能也许会位列科学新发现的主要贡献者，这次授奖在几十年后回头看也许有着更深远的意义。" 他进一步分析称，两位获奖者都是"超级大牛"，霍普菲尔德是物理学家，他发明了一种能够保存和重新创建模式的网络，他的工作启发了RNN（循环神经网络），包括再后来发展起来的LSTM（长短记忆网络）和Transformer；辛顿对这一轮AI发展的贡献更大，包括rbm（受限玻尔兹曼机），他的反向传播算法和深度学习今天仍在使用。 "这么来看，物理学界可能希望强调物理学对AI的影响和贡献。AI是人类科技进步的里程碑，一定会深刻改变科学研究的范式，有可能会开启科学进步发展的一个黄金时代，全人类都将是受益者。"上述人士对第一财经记者表示。 针对有人猜测未来是否会把图灵奖颁给物理学家，他表示："并不排除这种可能，例如量子计算机，这才是计算机科学和物理学交叉融合的典范。" "本质上是诺贝尔奖需要与时俱进，现在最大的学科增长点是信息领域。"中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁对第一财经记者表示。 霍普菲尔德与辛顿的获奖也有望进一步推动AI的发展。不过，辛顿在离开谷歌后，强调人工智能的风险，并成为"AI末日预言者"。虽然他相信神经网络是机器理解和生成语言的一种强大方式，但随着去年谷歌和OpenAI使用大量数据构建系统，诞生了Bard和ChatGPT这样的AI聊天系统，辛顿认为，这些AI系统正在变得越来越危险，现在似乎还很难看到如何能够防止坏人利用人工智能来做坏事。
10月8日，2024年诺贝尔物理学奖公布，颁给了美国新泽西州普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿，以表彰他们在人工神经网络实现机器学习的基础发现和发明。他们将分享1100万瑞典克朗（110万美元）奖金。
"今年的两位诺贝尔物理学奖获得者利用物理学工具开发了当今强大机器学习的基础方法。基于人工神经网络的机器学习目前正在彻底改变科学、工程和日常生活，例如开发具有特定属性的新材料。"诺贝尔物理学奖委员会在一份声明中表示。
今年的获奖者之一辛顿有"人工智能教父"之称，他也是2018年图灵奖得主，在神经网络方面的开创性工作塑造了为当今许多产品提供动力的人工智能系统。他曾就职于谷歌。在过去的十多年里帮助谷歌开发AI技术。
诺贝尔物理学奖颁给计算机科学家实属罕见。一位计算机科学家对第一财经记者表示："从常规视角来看，计算机科学和物理学确实不同，但如果设想未来人工智能进一步发展将可能成为包括物理学研究在内的科学研究关键工具，甚至人工智能也许会位列科学新发现的主要贡献者，这次授奖在几十年后回头看也许有着更深远的意义。"
他进一步分析称，两位获奖者都是"超级大牛"，霍普菲尔德是物理学家，他发明了一种能够保存和重新创建模式的网络，他的工作启发了RNN（循环神经网络），包括再后来发展起来的LSTM（长短记忆网络）和Transformer；辛顿对这一轮AI发展的贡献更大，包括rbm（受限玻尔兹曼机），他的反向传播算法和深度学习今天仍在使用。
"这么来看，物理学界可能希望强调物理学对AI的影响和贡献。AI是人类科技进步的里程碑，一定会深刻改变科学研究的范式，有可能会开启科学进步发展的一个黄金时代，全人类都将是受益者。"上述人士对第一财经记者表示。
针对有人猜测未来是否会把图灵奖颁给物理学家，他表示："并不排除这种可能，例如量子计算机，这才是计算机科学和物理学交叉融合的典范。"
"本质上是诺贝尔奖需要与时俱进，现在最大的学科增长点是信息领域。"中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁对第一财经记者表示。
霍普菲尔德与辛顿的获奖也有望进一步推动AI的发展。不过，辛顿在离开谷歌后，强调人工智能的风险，并成为"AI末日预言者"。虽然他相信神经网络是机器理解和生成语言的一种强大方式，但随着去年谷歌和OpenAI使用大量数据构建系统，诞生了Bard和ChatGPT这样的AI聊天系统，辛顿认为，这些AI系统正在变得越来越危险，现在似乎还很难看到如何能够防止坏人利用人工智能来做坏事。