10月8日，2024年诺贝尔奖获奖者名单开启公布。这一年的诺贝尔物理学奖被授予美国普林斯顿大学教授约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·辛顿 （Geoffrey Hinton），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”。

根据瑞典皇家科学院的官方公告，2024年诺贝尔奖得主利用物理学工具开发出来的方法，为如今强大的机器学习奠定了基础。

其中，霍普菲尔德创建了“霍普菲尔德网络”（Hopfield Network），一种能够有效存储和重建信息的结构，其设计灵感来源于生物神经系统的工作原理。

这种网络的核心在于利用了物理学中的自旋系统能量来描述数据特征，通过将数据特征映射到一个能量状态空间，使得网络能够在不同的状态之间进行有效的转换和优化。

杰弗里·E·辛顿则以霍普菲尔德网络为基础，发明了一种可以独立发现数据中的属性的方法，称为玻尔兹曼机。

玻尔兹曼机可以学习识别给定类型数据中的特征元素，可用于对图像进行分类或创建训练模式类型的新示例。这项工作使用了统计物理学的工具。

“辛顿以这项工作为基础，帮助启动了机器学习当前的爆炸式发展。”公告写道。这段被称为爆炸性发展的阶段，也就是以人工神经网络为核心的深度学习革命。

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*界面新闻记者 | 伍洋宇  界面新闻编辑 | 文姝琪