開發訓練人工神經網絡方法 美加學者摘諾貝爾物理學獎 | 聯合早報

（斯德哥爾摩綜合電）美國和加拿大兩名科學家約翰·霍普菲爾德及傑弗裏·辛頓共同獲得2024年諾貝爾物理學獎。他們的研究利用人工神經網絡實現機器學習。

頒發物理學獎的瑞典皇家科學院星期二（10月8日）宣佈：“今年的兩位諾貝爾物理學獎獲得者利用物理學工具來開發訓練人工神經網絡（artificial neural networks）的方法，這些方法是當今強大的機器學習的基礎。”人工神經網絡是一種機器學習軟件，可以大致模仿人腦的工作方式。

91歲的約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）於1933年7月出生於美國芝加哥，目前是美國普林斯頓大學教授。評獎委員會發布的新聞通報説，霍普菲爾德因發明“一種可以存儲和重建圖像和其他類型數據模式的聯想記憶方法”而受矚目。

76歲的辛頓（Geoffrey E. Hinton）是人工智能領域最具影響力的科學家之一。他於1947年12月出生於英國倫敦，目前任職於加拿大多倫多大學。辛頓發明了一種可以自主查找數據屬性的方法，從而執行識別圖片中特定元素等任務。

兩人將共同獲得1100萬瑞典克朗（約143萬新元）的獎金。

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](https://www.bdggg.com/2024/zaobao/news_2024_10_08_712151) [科技專家警告 人工智能威脅等同大流行病與核戰爭

](https://www.bdggg.com/2023/zaobao/news_2023_06_01_610701) 委員會説，兩位得獎人從上個世紀80年代開始就在人工神經網絡方面開展重要工作，他們的的研究成果“幫助啓動了當前機器學習的爆炸性發展。”

諾貝爾物理學獎委員會主席艾倫·穆恩斯（Ellen Moons）説：“獲獎者的工作已經產生巨大效益。在物理學中，人工神經網絡應用廣泛，比如開發具有特定性能的新材料。”

辛頓通過電話接受採訪時説：“我驚呆了，我不知道會發生這種事。我很驚訝。”

儘管人工智能為人類帶來好處，但辛頓對其風險發出了警告。他去年辭去谷歌人工智能研究團隊的職務，以便可以自由地談論人工智能發展過快帶來的風險。

被問及他對這項成就是否有任何遺憾，他説：“在同樣的情況下，我會再次做同樣的事情，但我擔心這樣做的總體後果可能是比我們更智能的系統最終會控制一切。”

他指出，模仿大腦處理數據能力的神經網絡在醫療保健等領域的許多方面將非常出色。但他警告，這可能會產生許多不良後果，特別是面對失控的威脅。