美国普林斯顿大学 John J. Hopfield 和加拿大多伦多大学 Geoffrey E. Hinton 获得 2024 年度诺贝尔物理学奖，以表彰他们“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。两位科学家使用物理学方法训练人工神经网络。当谈论人工智能时，我们通常指的是使用人工神经网络的机器学习。这项技术最初是受到大脑结构的启发。在人工神经网络中，大脑的神经元由具有不同值的节点表示。这些节点通过连接相互影响，这些连接可以被比作突触，可以增强或减弱。例如，通过在同时具有高值的节点之间建立更强的连接来训练网络。今年的获奖者从 1980 年代开始就在人工神经网络方面开展了重要的工作。John Hopfield 发明了一种网络，可以使用一种方法保存和重建模式。我们可以把节点想象成像素。Hopfield 网络利用物理学描述材料的特性，这是由于它的原子自旋。整个网络的描述方式相当于物理中发现的自旋系统中的能量，并通过寻找节点之间的连接值来训练，以便保存的图像具有低能量。当 Hopfield 网络得到一张扭曲或不完整的图像时，它会有条不紊地通过节点并更新它们的值，这样网络的能量就会下降。因此网络逐步找到最像它输入的不完美图像的已存图像。Geoffrey Hinton 使用 Hopfield 网络作为新网络的基础，它采用了一种不同的方法——玻尔兹曼机。它可以学习识别给定类型数据中的特征元素。Hinton 使用了统计物理学的工具，通过给机器输入在实际运行时很可能出现的例子来训练它。玻尔兹曼机器可以用来对图像进行分类，或者为它所训练的模式类型创建新的例子。Hinton在这项工作的基础上，帮助开启了当前机器学习的爆炸性发展。
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/summary/
https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/10/531146.shtm 
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