瑞典皇家科学院宣布，2024年诺贝尔物理学奖由霍普菲尔德（左）和辛顿（右）共同获得，得奖原因是「开创了人工神经网络的机器学习技术。（美联社）
首次上稿 18:09
更新时间 20:05（新增辛顿回应）
〔编译陈成良／综合报导〕瑞典皇家科学院8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们「在人工神经网路机器学习领域的奠基性发现和发明」。
两位得奖者运用物理学工具发展出当今强大机器学习的基础方法，为现代人工智慧技术奠定了关键基础。本届诺贝尔物理学奖奖金总额为1100万瑞典克朗（约合新台币3430万元），将由两位得奖者平分。
91岁的霍普菲尔德设计了一种联想记忆网路，能够储存并重建图像和其他类型数据中的模式。这项技术模拟了人类大脑从部分讯息中恢复完整记忆的过程，使得电脑能够在面对不完整或扭曲的数据时，仍能准确恢复原始图像。霍普菲尔德的网路运用物理学中描述物质原子自旋特性的方法，将整个网路描述为物理学中自旋系统的能量。
被誉为「深度学习之父」的76岁辛顿则以霍普菲尔德网路为基础，创建了玻尔兹曼机（Boltzmann machine）。这种机器可以学习识别给定数据类型中的特征元素。他利用统计物理学的工具，透过向其输入在机器运行时很可能出现的例子来进行训练。玻尔兹曼机可用于对图像进行分类或创建其所训练模式类型的新示例，为当今机器学习的蓬勃发展奠定了基础。
辛顿获奖「惊讶不已」 忧AI接管控制权
在获知获奖消息后，辛顿透过电话采访表示：「我感到惊讶不已，我完全没想到会发生这样的事。」他还提到自己是ChatGPT等生成式AI工具的热衷使用者，但同时也对AI技术可能带来的影响表示担忧。「在相同的情况下，我还是会做同样的事，但我担心最终的结果可能是出现比我们更聪明的系统，最终接管控制权。」
诺贝尔物理学奖委员会主席穆恩斯（Ellen Moons）表示：「得奖者的工作已经产生了巨大的益处。这些人工神经网路已被用于推进粒子物理学、材料科学和天体物理学等多个物理学领域的研究。」她还特别指出，这些工具已经成为我们日常生活的一部分，包括在面部识别和语言翻译等应用中。
穆恩斯同时也强调了AI快速发展所带来的伦理考量：「AI的快速发展也引发了对我们共同未来的担忧。人类有责任以安全和道德的方式使用这项新技术。」
两位得奖者在20世纪80年代开始对人工神经网路进行重要研究。他们的研究不仅推动了电脑科学和AI的发展，也对物理学、心理学以及生物学等多个领域产生了深远影响。例如，霍普菲尔德的联想记忆网络模型已被广泛应用于新材料的开发、基因表达研究等多个科学领域，显示出其跨学科的应用潜力。
随著技术的不断成熟，人工神经网路在日常生活中的应用越来越广泛，从医疗诊断、自动驾驶到语音识别等领域都可以看到其身影。这些应用不仅提高了人类的生活质量，也为未来智慧城市的发展奠定了基础。
霍普菲尔德和辛顿的贡献奠定了现代机器学习的基础，他们的开创性工作，借由将物理学原理应用于人工神经网路，彻底改变了我们处理和理解资讯的方式，并持续对各个领域产生深远的影响。这次诺贝尔物理学奖的颁发不仅是对他们个人成就的肯定，更是对整个科技界在推动AI发展上所做努力的重要认可，标志著人工智慧时代的正式到来。
瑞典皇家科学院宣布，2024年诺贝尔物理学奖由霍普菲尔德（左）和辛顿（右）共同获得，得奖原因是「开创了人工神经网络的机器学习技术。（欧新社）
