推动神经网路、机器学习 奠基AI革命

瑞典皇家科学院8日宣布，美国学者霍普菲尔德（左图），与加拿大学者辛顿（右图），共同获得今年度诺贝尔物理学奖。（美联社）

瑞典皇家科学院8日宣布，美国学者霍普菲尔德（John J. Hopfield）与加拿大学者辛顿（Geoffrey E. Hinton）共同获得今年诺贝尔物理学奖。2人在「推动类神经网路实现机器学习的基础研究」，有卓越贡献，该研究推动机器学习与人工智慧（AI）领域的巨大进展。

诺贝尔奖官方表示，2人以物理学工具为机器学习奠定基础。霍普菲尔德建立一套结构，得以储存与重建资讯，辛顿开发出可独立辨识资料属性的方法，在现今使用的大型类神经网路中扮演举足轻重的角色。

91岁的霍普菲尔德任职于美国普林斯顿大学，早期投身于物理研究，随后转向生物学，并将神经科学发展为独立的研究领域。他在1982年发明被称为「霍普菲尔德网路」的联想神经网路。

77岁的辛顿生于英国，执教于加拿大多伦多大学，被誉为「人工智慧教父」。辛顿获通知得奖当下，正准备进行核磁共振扫描检查，他幽默地说，「我想该取消今天的检查了」。辛顿曾在谷歌任职10年，于2023年离职。他离职的原因之一是希望能公开讨论人工智慧伴随的风险，但不希望因此影响谷歌的发展。

辛顿透过电话表示，机器学习对人类文明的影响力堪比工业革命，不同于技术变革，机器学习不会在体力上超越人类，但会在智力上胜过人类。他认为，尽管人工智慧将为生产力带来巨大提升，但人们也必须警惕失控的风险。辛顿在2023年曾说，人工智慧带来的威胁可能比气候变迁更迫在眉睫。（相关新闻刊A5）