2024年诺贝尔物理学奖颁给了人工智能
诺贝尔物理学奖为何授予 杰夫·辛顿 和 约翰·霍普菲尔德 ？
霍普菲尔德曼机如何推动物理学领域的发展？
这和物理学有什么关系？
使用了哪些物理理论？
霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机如何推动物理学领域的发展？
2024 年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿，以表彰他们在人工神经网络方面的开创性工作，这些工作显著推动了物理学和机器学习领域的发展。
获奖理由：
对机器学习的基础贡献：
约翰·霍普菲尔德于 1982 年开发了霍普菲尔德网络，这是最早的人工神经网络形式之一。该网络展示了计算机如何使用节点网络来记忆和回忆信息，灵感来自神经生物学和分子物理学的原理。
杰弗里·辛顿于 1984 年开发了玻尔兹曼机，扩展了霍普菲尔德的工作，该机通过统计物理学引入了机器学习的概念。这使得计算机能够从数据示例中学习，而不是被明确编程。
跨学科影响：
他们的工作对包括物理学在内的各个科学学科产生了深远影响，其中人工神经网络用于推动粒子物理学、材料科学和天体物理学等领域的研究。
霍普菲尔德和辛顿开发的技术在面部识别、语言翻译和医学成像等实际应用中也发挥了重要作用，这些应用现在已成为我们日常生活的一部分。
物理学的进步
联想记忆和模式识别：
霍普菲尔德网络使用统计力学原理来存储和检索数据中的模式。这类似于自旋系统中的能量动力学，其中网络的能量被最小化以找到最有可能存储的模式。
玻尔兹曼机利用统计物理学来学习和识别数据中的模式。这涉及通过向网络提供机器运行时可能出现的示例来训练网络，使其能够对图像进行分类并生成学习模式的新实例。
基于能量的模型：
霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机都是基于能量的模型。在霍普菲尔德网络中，能量函数用于查找与存储模式相对应的最稳定状态。在玻尔兹曼机中，能量函数通过调整节点之间连接的权重来帮助学习数据分布。
物理研究中的应用：
人工神经网络已用于解决物理中的复杂问题，例如模拟量子系统、分析来自粒子对撞机的大型数据集以及开发具有特定属性的新材料。
这些网络从数据中学习和适应的能力为探索以前难以使用传统计算方法研究的物理现象开辟了新途径。
