物理学家约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）荣获 2024 年诺贝尔物理学奖。他们因在利用人工神经网络进行机器学习方面的研究而获此殊荣。
在颁发该奖项时，诺贝尔物理学委员会指出，人类拥有独特的学习能力，超越了地球上的其他物种。
物理学委员会主席艾伦·穆恩斯（Ellen Moons）表示：“我们能够识别图像和语音，并将其与记忆和过去的经历相联系——数十亿个神经元相互连接，赋予了我们独特的认知能力。”“人工神经网络正是受此启发。”
受此启发，霍普菲尔德和辛顿开创了人工神经网络的早期发展，利用统计和计算物理学来构建能够存储和重现信息的系统。
气候科学受益于神经网络扩展建模能力，而医疗保健领域也越来越多地采用人工智能（AI）技术来分析和诊断疾病。
在赞扬霍普菲尔德和辛顿的工作时，穆恩斯也认识到其被滥用的后果。
“虽然机器学习有巨大的好处，但其快速发展也引发了对我们未来的担忧。人类共同承担着以安全和道德的方式使用这项新技术以造福人类的责任。”
现已成为诺贝尔奖得主的英裔加拿大计算机科学家和认知心理学家杰弗里·辛顿在获奖者公布后不久向媒体发表了讲话。
辛顿谈到自己对这一消息的反应时说：“我感到震惊，我完全没想到会发生这种事，我非常惊讶。”
诺贝尔奖获得者会在尽可能接近宣布的时间得知自己获奖。有时，可能联系不上他们，因为保持每个奖项获得者身份的秘密至关重要。
辛顿肯定地表示，当今实现的神经网络的进步将对人类产生巨大影响。
他补充说：“这将与工业革命相媲美。机器学习在智力能力上将超越人类。”
虽然他列举了众多应用，如医疗保健、人工智能助手和工作效率的提高，但他也呼应了穆恩斯关于如果人类失去对该技术的控制，人工智能可能构成威胁的言论。
辛顿还承认经常使用 ChatGPT4——一个主流的大型语言模型。他补充说：“我不完全信任它，因为有时它会产生幻觉。”
理论物理学家蒂尔曼·普雷恩（Tilman Plehn）来自海德堡大学，他对德国之声（DW）表示：“完全合理，委员会非常勇敢。因为虽然霍普菲尔德是受过训练的物理学家，但辛顿不是。”
他称辛顿为深度学习的发明者。“霍普菲尔德奠定了基础，辛顿使其可用。他是一位有远见的人。在 90 年代，没有人真正愿意考虑这个新领域。但他没有放弃。他是一位跨学科研究者的典范。”
粒子物理学家丸美·卡多（Marumi Kado）对德国之声表示：“像我这样的物理学家一直将机器和深度学习作为从数据中获取更多力量的方法。” 他使用神经网络来解读由专门的粒子碰撞相机拍摄的数十亿张图片，这些图片对人眼来说太微小了。
亚琛大学的理论物理学家迈克尔·克莱默（Michael Krämer）对德国之声表示：“人工智能方法的开发和应用中的透明度非常重要。然而，关于人工智能潜在危险的政治讨论是绝对必要的，必须伴随着计算机科学、数学和物理学的研究。”
被誉为“人工智能教父”且在该领域的先驱杰弗里·辛顿此前曾对自己在推进人工智能方面的作用表示遗憾，特别是关于其潜在的未来影响。他去年对《纽约时报》表示：“如果我没有做，别人也会做。”
2017 年，76 岁的他在多伦多共同创立了矢量研究所，并成为其首席科学顾问。一年后，他与约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）和杨立昆（Yann LeCun）一起因在深度学习方面的开创性工作获得了享有盛誉的图灵奖，该奖常被称为“计算机界的诺贝尔奖”。这三人被称为“深度学习教父”，并继续一起进行公开演讲。
2023 年 5 月，辛顿从他工作了十多年的谷歌辞职，以便能够自由表达他对与人工智能相关风险的担忧，包括其潜在的滥用、工作岗位的取代以及来自先进系统的生存威胁。
他强调了人工智能开发者之间合作建立安全准则和防止有害结果的必要性。
霍普菲尔德和辛顿的获奖是在昨天维克多·安布罗斯（Victor Ambros）和加里·鲁夫昆（Gary Ruvkun）获得诺贝尔生理学奖之后。化学奖将于周三上午在瑞典公布。
