霍普菲尔德与辛顿因人工智能奠基之功荣膺诺贝尔物理学奖

约翰·霍普菲尔德的贡献
1982年，约翰·霍普菲尔德发表了一篇具有里程碑意义的论文，介绍了霍普菲尔德网络，这是一种循环人工神经网络，能够存储和检索数据模式，很像联想记忆。该模型将凝聚态物理学的原理，特别是原子自旋的研究，应用于神经网络领域，使网络能够保持记忆和识别模式。霍普菲尔德的工作在加州理工学院（Caltech）进行，他称之为测试其想法的“绝佳环境”。通过他的研究，他开发了一种能够纠正扭曲或不完整图像的联想记忆系统，为后续机器学习和人工智能技术的发展奠定了基础。

杰弗里·辛顿与玻尔兹曼机
在霍普菲尔德工作的基础上，杰弗里·辛顿于1985年开发了玻尔兹曼机，这是一种革命性的深度学习模型，能够独立识别数据中的模式。该模型利用了统计物理学的工具，并展示了从例子中学习、对图像进行分类以及根据接收到的数据生成新模式的能力。辛顿的工作并没有止步于玻尔兹曼机；他后来发表了许多关于反向传播算法的重要论文，反向传播算法是现代机器学习系统的基本要素。在多伦多大学以及后来的谷歌工作期间，他为人工神经网络的发展做出了重大贡献，为他赢得了“人工智能之父”的称号。

对现代人工智能的影响
霍普菲尔德和辛顿的开创性工作对现代人工智能产生了深远的影响，推动了众多科学领域的进步。他们的神经网络模型是机器学习的基石，并应用于粒子物理学、天体物理学和材料科学等领域。例如，辛顿的玻尔兹曼机构成了当今生成式人工智能模型（如ChatGPT）的基础。他们的研究彻底改变了图像识别、语言处理和模式分析，为材料科学和计算机视觉等领域开辟了新的视野。诺贝尔委员会强调，他们的发现为人类提供了强大的工具，指出了他们的研究对当前技术和科学探究的深远影响。

辛顿对人工智能未来发展的担忧
尽管杰弗里·辛顿对人工智能的发展做出了重大贡献，但近年来，他对这项技术的快速发展及其潜在风险越来越表示担忧。2023年，他离开了谷歌的职位，公开谈论这些问题，担心人类可能很快就无法区分人工智能生成的内容与现实。辛顿反对人工智能的军事用途，并承认对他人生的部分工作感到后悔。在获得诺贝尔奖后，他将人工智能的影响比作工业革命，并表示人工智能“将超越我们的智力”，从而突显了这项技术的变革力量以及伴随人工智能进步而来的伦理挑战。