中评社北京10月9日电／据大公报消息，当地时间8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰.霍普菲尔德和加拿大多伦多大学教授杰弗里.欣顿，以表彰他们“为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明”。他们创建的人工神经网络为包括ChatGPT在内的机器学习奠定了基础，推动人工智能（AI）发展。欣顿8日表示，获得诺奖完全出乎他的意料。他指出，相关技术对社会产生巨大影响，但也要警惕潜在风险。
【大公报讯】霍普菲尔德和欣顿将平分1100万瑞典克朗（约827万港元）奖金。诺奖官网介绍，霍普菲尔德1933年出生在美国伊利诺伊州芝加哥，1958年获得康奈尔大学博士学位，现任普林斯顿大学教授。欣顿1947年出生在英国伦敦，1978年获得英国爱丁堡大学博士学位，现任多伦多大学教授。
诺贝尔物理学委员会主席穆恩斯说，两名获奖者利用统计物理的基本概念设计了人工神经网络，构建了机器学习的基础。相关技术已被用于推动多个领域的研究，包括粒子物理、材料科学和天体物理等，也已用于日常生活中的人脸识别和语言翻译等。她同时警告说，机器学习的快速发展也引发了人们对未来的担忧，人类有责任以安全且道德的方式使用这项新技术。
人工神经网络受大脑结构启发
评奖委员会在8日发布的新闻通报中表示：“当我们谈论人工智能时，通常是指使用人工神经网络的机器学习技术。这项技术最初受到大脑结构的启发，在人工神经网络中，大脑神经元由具有不同值的节点表示，这些节点通过连接相互影响，如同‘突触’，可以增强或减弱，网络由此得到训练。今年的获奖者从20世纪80年代开始，就在人工神经网络方面开展重要工作”。
霍普菲尔德早年探索分子生物学的理论问题，后来受邀参加一次神经科学会议时接触到对大脑结构的研究，对此非常感兴趣，并开始思考简单神经网络的动态。他创建了名为“霍普菲尔德网络”的人工神经网络，可以储存和重构图像，以及其他类型的数据模式。向其中输入不完整或扭曲的图像，该网络能够找到最接近该不完美图像的已储存图像。欣顿在“霍普菲尔德网络”的基础上创建了一种新网络“玻尔兹曼机”。这种网络从给定的例子中学习，能够对图像进行分类，或者为其训练时使用的模式类型创建新的范例。
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