诺贝尔物理学奖背后的AI传奇：从Hopfield网络到深度学习

诺贝尔物理学奖背后的AI传奇：从Hopfield网络到深度学习

引用

澎湃

等

15

来源

1.

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_28963078

2.

https://blog.csdn.net/weixin_42398658/article/details/83991773

3.

https://blog.csdn.net/weixin_4528312/article/details/142888008

4.

https://blog.csdn.net/weixin_40774379/article/details/142800851

5.

https://finance.sina.com.cn/jjxw/2024-10-11/doc-incscsya7813351.shtml

6.

https://www.stdaily.com/web/gdxw/2024-10/08/content_239701.html

7.

https://cloud.baidu.com/article/1852501

8.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/625474291

9.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34201655

10.

https://blog.csdn.net/qq_34758157/article/details/128371576

11.

https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20241008-4989820

12.

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9D%B0%E5%BC%97%E9%87%8C%C2%B7%E8%BE%9B%E9%A1%BF

13.

https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/112ef6e6-4701-4b8d-bbc4-f8a1893ec0b5

14.

https://www.forwardpathway.com/129834

15.

https://docs.feishu.cn/v/wiki/DvHpwOvdAiGdGdkmo6ycUGtRn1U/a9

2024年诺贝尔物理学奖授予了美国科学家约翰·霍普菲尔德和英国科学家杰弗里·辛顿，以表彰他们在人工智能（AI）领域做出的开创性贡献。这一奖项不仅肯定了两位科学家的个人成就，更标志着AI研究从边缘走向主流的重要里程碑。

现年91岁的约翰·霍普菲尔德是美国普林斯顿大学教授，他的主要贡献在于发明了Hopfield网络。这是一种具有存储和重建信息能力的联想记忆结构，为后来的神经网络研究奠定了重要基础。

Hopfield网络是一种反馈式神经网络，其独特之处在于网络的权值不是通过训练获得，而是按照一定规则计算得出。一旦确定，这些权值就不会改变。网络中各神经元的状态在运行过程中不断更新，直到达到稳定状态，此时各神经元的状态便是问题的解。

这种网络分为离散型和连续型两种模型。在离散型Hopfield神经网络（DHNN）中，每个神经元都有相同的功能，其输出称为状态。网络的初始状态由输入决定，一旦给定，网络就开始进行动态演变。每个神经元的状态都会根据激活函数（通常是符号函数）进行更新，直到所有神经元的状态都不再改变。

Hopfield网络的稳定性分析表明，网络从任意初始状态开始，都能经过有限次递归后达到稳定状态。这种稳定性是通过能量函数来描述的，网络的状态演变过程可以看作是能量函数逐渐减小的过程，最终达到一个稳定的吸引子状态。

被誉为“深度学习之父”的杰弗里·辛顿，现年76岁，是加拿大多伦多大学教授。他在类神经网络领域的贡献尤为突出，是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，这些算法是现代深度学习的基础。

辛顿最著名的贡献之一是玻尔兹曼机的发明。这是一种基于统计力学原理的神经网络模型，能够学习数据的复杂分布。2006年，他与同事开发了一种使用逐层叠加的玻尔兹曼机进行预训练的方法，这种方法为网络中的连接提供了更好的起点，显著提高了训练效率和性能。

2009年，辛顿与Salakhutdinov进一步提出了深度玻尔兹曼机的思想，并开发了相应的学习算法。这种模型通过堆叠多个受限玻尔兹曼机，简化了上下层的反馈系数训练，大大提高了数据泛化能力。在MNIST手写数字数据集和NORB视觉目标识别任务数据集上，深度玻尔兹曼机都取得了优异的表现。

辛顿的这些研究成果为深度学习的突破性进展奠定了基础。2012年，深度学习在图像识别领域取得了显著成就，AI开始在各种任务中超越人类表现。如今，从自然语言处理到自动驾驶，深度学习已经渗透到各个领域，成为推动AI发展的核心力量。

霍普菲尔德和辛顿的工作展示了基础科学研究如何为技术突破铺平道路。Hopfield网络为理解记忆和信息处理提供了新的视角，而辛顿的深度学习研究则开启了AI应用的新纪元。

然而，AI的发展也带来了新的挑战。正如辛顿本人所担忧的那样，AI可能对社会产生深远影响。如何在推动技术进步的同时确保其安全和公正，成为全球关注的焦点。

展望未来，AI的发展将继续深化。随着量子计算等新技术的出现，AI的潜力将进一步释放。但这也要求我们不断审视和引导AI的发展方向，确保其能够为人类社会的进步做出积极贡献。

诺贝尔物理学奖授予霍普菲尔德和辛顿，不仅是对他们个人成就的认可，更是对AI领域所有研究者的鼓舞。这标志着AI研究已经从单纯的计算机科学领域，扩展到与物理学、神经科学等多个学科的交叉融合，开启了智能科技的新篇章。