多倫多大學AI教父Hinton獲得2024諾貝爾物理學獎

傑弗裏·辛頓（Geoffrey Hinton），多倫(lun) 多大學計算機科學係名譽教授，榮獲2024年諾貝爾物理學獎，這也讓其成為(wei) 史上首位圖靈獎+諾貝爾物理學獎的獲獎者。

炸裂！多倫(lun) 多大學AI教父Hinton獲得2024諾貝爾物理學獎

傑弗裏·辛頓（Geoffrey Hinton）與(yu) 普林斯頓大學的約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）被廣泛認為(wei) 是“人工智能的教父”。他們(men) 兩(liang) 人被共同授予2024年諾貝爾物理學獎，因為(wei) 他們(men) 在人工神經網絡方麵的發現和發明為(wei) 機器學習(xi) 的實現奠定了基礎：他們(men) 使用物理學工具訓練了人工神經網絡，讓如今的深度神經網絡和深度學習(xi) 得以誕生。

辛頓的論文及持續研究，為(wei) 當前機器學習(xi) 領域爆炸式的發展奠定了基礎，支撐著大型語言模型（如ChatGPT）到自動駕駛汽車等一係列應用。

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傑弗裏·辛頓於(yu) 1987年在多倫(lun) 多大學擔任計算機科學教授，此前曾在英國和美國的多所大學工作。多倫(lun) 多大學校長梅裏克·戈特勒（Meric Gertler）表示：我非常高興(xing) 代表多倫(lun) 多大學祝賀傑弗裏·辛頓教授獲得2024年諾貝爾物理學獎，多倫(lun) 多大學的全體(ti) 師生為(wei) 他的曆史性成就感到無比驕傲。作為(wei) 加拿大高級研究院（CIFAR）首批支持的研究人員之一，辛頓的工作幫助加拿大躋身全球人工智能發展的領先地位。

辛頓周二晚上在多倫(lun) 多大學新聞發布會(hui) 上表示，他所取得的成就是來源於(yu) 加拿大包容的學術環境和整個(ge) 加拿大學術界對基於(yu) 好奇心的研究的支持——加拿大在這些方麵做的尤為(wei) 突出。

辛頓還表示，他計劃將與(yu) 該獎項相關(guan) 的資金捐贈給各種慈善機構，包括為(wei) 神經科學提供就業(ye) 機會(hui) 的慈善機構。他補充說，人工智能的崛起在許多方麵都將是美妙的，並指出醫療保健和工作場所生產(chan) 力將會(hui) 是從(cong) AI技術中受益匪淺的兩(liang) 個(ge) 領域。但我們(men) 也必須擔心一些可能的不良後果，尤其是這些事情失控的威脅。

諾貝爾物理學委員會(hui) 秘書(shu) 烏(wu) 爾夫·丹尼爾鬆對記者強調：人工神經網絡在物理學中的研究和應用已經持續了相當長一段時間，本次諾貝爾物理學獎並非頒發給過去幾年人工智能的發展，不是針對大語言模型或類似的東(dong) 西，而是針對在最初階段的基礎理論創建和研究。（從(cong) 這句話，我們(men) 可以看到諾貝爾獎的偉(wei) 大之處—它非常關(guan) 注開創性和前瞻性的研究）。

兩(liang) 位科學家從(cong) 20世紀80年代起就在人工神經網絡領域做出了重要工作。當時，傑弗裏·辛頓希望機器能像人類一樣自主學習(xi) 和分類信息。他在1985年和同事提出了“玻爾茲(zi) 曼機”的網絡模型，這個(ge) 名字源於(yu) 19世紀物理學家路德維希·玻爾茲(zi) 曼的方程。該模型通過統計物理學中的玻爾茲(zi) 曼分布來識別數據中的特征，成為(wei) 了現代深度學習(xi) 網絡的基礎。

2012年，辛頓與(yu) 其他研究者共同發表了一篇題為(wei) 「Deep Neural Networks for Acoustic Modelling in Speech Recognition」的開創性論文。這篇論文為(wei) 後續的神經網絡及機械學習(xi) 研究提供了開創性的理論基礎。

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（Deep Neural Networks for Acoustic Modelling in Speech Recognition論文收錄截圖）

老師從(cong) 其論文的共同作者中發現，有一位浙江師範大學物理係的研究者，這一定程度上說明在神經網絡的研究中，不同國家的研究者都在積極得嚐試與(yu) 探索。有意向學習(xi) 計算機科學或人工智能相關(guan) 領域的學生，可以參考：加拿大STEM類院校AAAAA級推薦（一）計算機科學，也可以關(guan) 注以下領先的加拿大大學計算機專(zhuan) 業(ye) ：

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