人工智能首次诺贝尔奖背后的科学

2024-10-16 00:18:00 英文原文

作者:Tim Lou, PhD

物理学和机器学习如何联手赢得2024年诺贝尔物理学奖

Tim Lou, PhD

Towards Data Science

作者自己创作的作品,展示了霍普菲尔德网络中的诺贝尔奖。背景图片版权:马克斯·塔杰尔诺贝尔币图片来源:hyperionforge

T2024年诺贝尔物理学奖于2024年10月4日刚刚宣布,今年的奖项颁发给了约翰·霍普菲尔德教授和杰弗里·辛顿教授。但这次有所不同。以往的获奖通常是因为对自然界的发现,而这一次的奖项则授予了稍微不同的人工成果:

“为了实现人工神经网络机器学习的基础性发现和发明。”

诺贝尔基金会新闻稿

两个机器学习(ML)模型被突出显示:一个是霍普菲尔德网络以及玻尔兹曼机这可能会让一些人感到惊讶,因为机器学习似乎与物理学相距甚远。然而,许多早期的机器学习基础概念都受到了物理系统的启发。

该奖项的意义是什么?我认为它的目的是为了强调生成式AI(在文本、图像和视频生成方面)的近期进展,并提醒我们这些现代模型的基础源于物理学。更具体地说,霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机可以被视为最早的生成模型之一,借鉴了自然界中的物理原理……

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摘要

物理和机器学习如何携手赢得2024年诺贝尔物理学奖作者自行创作的霍普菲尔德网络中的诺贝尔奖图。与以往关于自然世界的发现不同,该奖项授予了某种更为人工的东西:“为使人工智能神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。”——诺贝尔基金会新闻稿两个机器学习(ML)模型受到了特别关注:霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机。这可能会让一些人感到惊讶,因为机器学习似乎与物理相距甚远。然而,许多早期的机器学习概念都受到物理系统的启发。