促进AI巨大发展 美加2学者获诺贝尔物理学奖

（斯德哥尔摩8日综合电）法新社报道，瑞典皇家科学院周二将今年的诺贝尔物理学奖颁给美国与加拿大学者，表彰他们在人工智能方面的贡献。

目前在普林斯顿大学任教的霍普菲尔德与英国出生的加拿大多伦多大学荣誉教授辛顿，因为他们对类神经网络的突破性研究，使机器学习可以获得巨大进展。其中，辛顿自己更是曾在谷歌（Google）领导人工智能（AI）部门的“AI教父”，与今日的AI热潮密切相关。
开发机器学习基础方法

在宣布得奖人声明中，诺贝尔委员会表示：“今年的两位诺贝尔物理学奖得主使用了物理学的工具，开发了当今强大机器学习的基础方法。得奖人的工作已经带来了极大的益处。在物理学中，我们在广泛的领域中使用人工神经网络，例如开发具有特定特性的新材料。”

两人自1980年代以来的研究，拓展了类神经网络的研究。今日以人工智能进行的机械学习，基础就是他们奠基的类神经网络研究。

辛顿被誉为AI教父

辛顿在宣布仪式上亲自接到诺贝尔委员会的电话，当他被问到自己是否会使用像是ChatGPT这样的AI工具时，他自称常常使用，更说生成式AI会有“幻觉”（hallucination，捏造答案）的问题，可能会出错。但是AI虽然无法成为各领域的专家，却可以对非常多的领域给出一定程度的解答。“

76岁的辛顿曾在谷歌服务10年，被誉为AI教父，2023年离职，并警告一味倚赖AI，人类社会将出现重大的危机，当时他说：”我们已经教会电脑自我改进了，这很危险，我们必须认真考虑如何控制它。“

霍普菲尔德提联想式神经网络

91岁的霍普菲尔德是固态物理学家，也跨足分子生物学、神经科学、电脑科学的领域，也是这种跨领域的研究视野，使他能在机械学习中模仿了生物的神经元的运作方式。1982年，他提出的联想式神经网络，现在通常称为霍普菲尔德网络，是今日AI与机器学习的基础。