多大AI教父获得2024诺贝尔物理学奖_王可的博客-新东方前途出国

杰弗里·辛顿（Jeff Racington）普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）被广泛认为是“人工智能的教父”他们两人共同获得了2024年诺贝尔物理学奖，因为他们在人工神经网络方面的发现和发明为机器学习的实现奠定了基础：他们用物理工具训练人工神经网络让今天 s深度神经网络和深度学习诞生。辛顿的论文和不断的研究为机器学习的爆发式发展奠定了基础支持大型语言模型（Such as ChatGPT chat robot）到自动驾驶汽车等一系列应用。

杰弗里·辛顿于1987年成为多伦多大学的计算机科学教授，此前曾在英国和美国的多所大学工作。多伦多大学校长梅里克·戈特勒（Merry Gertler）表示：我很高兴代表多伦多大学向杰弗里表示祝贺·辛顿教授获得了2024年诺贝尔物理学奖，多伦多大学的所有师生都为他的历史性成就感到无比自豪。作为加拿大高级研究所（CIFAR）第一批受资助的研究人员之一，辛顿的工作帮助加拿大成为世界人工智能发展的领先地位。

辛顿星期二晚上在多伦多大学的新闻发布会上说，他的成就来自加拿大美国包容性的学术环境和整个加拿大学术界对基于好奇心的研究的支持。

辛顿还表示，他计划将与该奖项有关的钱捐给各种慈善机构，包括那些为神经科学提供就业机会的机构。他补充说，人工智能的崛起在许多方面都将是美妙的，并指出医疗保健和工作场所生产率将是从人工智能技术中受益匪浅的两个领域。但也要担心一些可能的不良后果，尤其是这些事情失控的威胁。

诺贝尔物理学委员会秘书乌尔夫·丹尼尔松对记者强调：人工神经网络在物理学中的研究和应用已经进行了相当长的时间这个诺贝尔物理学奖不是颁给过去几年人工智能的发展，不是颁给大型语言模型或者类似的东西，而是颁给处于起步阶段的基础理论的创造和研究。从这句话可以看出诺贝尔奖的伟大—它非常注重开拓性和前瞻性的研究）自20世纪80年代以来，两位科学家在人工神经网络领域做了重要的工作。当时，杰弗里·Hinton希望机器能像人类一样独立学习和分类信息。1985年，他和他的同事提出“玻尔兹曼机”网络模型，这个名字来自19世纪物理学家路德维希·玻尔兹曼的方程。该模型通过统计物理中的玻尔兹曼分布来识别数据中的特征，成为现代深度学习网络的基础。2012年，辛顿和其他研究人员联合发表了一篇题为「Inspiration identification of acoustic modeling based on deep neural network」的开创性论文。本文为神经网络和机械学习的后续研究提供了开创性的理论基础。

边肖从其论文的合著者中发现，有一位来自浙江师范大学物理系的研究人员，这在一定程度上说明了不同国家的研究人员在神经网络研究方面的积极尝试和探索。有兴趣学习计算机科学或人工智能相关领域的同学可以参考：0x9B9C] ，还可以关注以下加拿大大学领先的计算机专业：

其计算机科学学院吸引了世界知名的教授，几乎涵盖了所有能被纳入的研究方向：

应用与离散数学

人工智能

计算生物医学

计算机图形学

计算机系统和网络

数据科学

数据库系统

健康与辅助技术

人机交互

编程语言和方法