【美洲华联社10月8日综合报道】周二上午，普林斯顿大学教授John Hopfield和多伦多大学教授Geoffrey Hinton因其开创现代人工智能的基础发现和发明而获得2024年诺贝尔物理学奖。
Hopfield于1980年加入加州理工学院担任教职，2年后发表了他的开创性论文，将大脑原理应用于计算机电路，创建了一个能够保持记忆和识别模式的神经网络。
基于Hopfield的网络，Hinton创建了一个模型，该模型不仅可以区分不同的模式或图像，还可以生成新的模式或图片。后来，在科技巨头谷歌收购了他的公司后，他的发展让他在谷歌找到了一份工作。
诺贝尔物理学委员会主席Ellen Moons在公告中表示：“这些人工神经网络已被用于推进粒子物理学、材料科学和天体物理学等不同物理主题的研究。”“获奖者的发现和发明构成了机器学习的基石。”
这2位获奖的研究人员将平分约100万美元的奖金。
1978年，加州理工大学任命了一位具有物理学背景的新校长后，Hopfield被加州理工学院聘用。经过多年对人脑建模的尝试，Hopfield终于在1980年初取得了突破。他称加州理工学院是测试他各种想法的“绝佳环境”。
大约在同一时间，Hinton离开加州大学圣地亚哥分校前往匹兹堡的卡内基梅隆大学，在那里他根据Hopfield的模型开发了自己的模型。该模型被称为玻尔兹曼机，构成了当前生成性人工智能模型的基础，如ChatGPT（“G”代表“生成性”）。
Hinton和他的两个学生根据2012年的研究创建了一家公司，专注于使用人工智能识别照片中的常见物体，如花和狗。不久之后，谷歌以4400万美元的价格在拍卖会上买下了它。
Hinton于2023年辞去了这家科技巨头的工作，这样他就可以公开表达对他帮助发明的技术的担忧。他担心人们将无法区分人工智能生成的图像和视频与真实图像和视频，并反对在战场上使用人工智能。Hinton说，他对自己一生的工作感到遗憾。