Last edited by @suen 2024-10-08T09:32:39Z
BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 #NobelPrize in Physics to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton “for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks.”
This year’s physics laureates’ breakthroughs stand on the foundations of physical science. They have showed a completely new way for us to use computers to aid and to guide us to tackle many of the
challenges our society face.
Thanks to their work humanity now has a new item in its toolbox, which we can choose to use for good purposes. Machine learning based on artificial neural networks is currently revolutionising science, engineering and daily life.
The field is already on its way to enable breakthroughs toward building a sustainable society, such as identifying new functional materials. How deep learning by artificial neural networks will be used in the future depends on how we humans choose to use these incredibly potent tools, already present in many aspects of our lives.
#NobelPrize
原来这是物理学吗（
@Creative 解釋為什麼Hinton獲得了今年物理學獎：）
好的，我可以解释为什么 Geoffrey Hinton 获得了今年的诺贝尔物理学奖。
虽然 Hinton 的工作主要集中在人工智能领域，特别是人工神经网络和机器学习，但他的研究深深植根于物理学原理。
以下是 Hinton 的工作与物理学关联的主要原因：
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人工神经网络的灵感来源于人脑: 人脑是一个复杂的物理系统，其神经元之间的相互作用遵循物理规律。Hinton 的研究借鉴了神经科学和物理学的知识，试图用数学和计算机模型模拟人脑的学习和信息处理过程。
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统计物理学在机器学习中的应用: Hinton 在开发机器学习算法，特别是深度学习算法时，运用了许多统计物理学的概念和方法。例如，他使用玻尔兹曼机和模拟退火等技术来训练神经网络，这些技术最初是为研究物理系统而开发的。
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神经网络的物理实现: Hinton 的研究不仅限于理论和算法层面，他还探索了用物理硬件实现神经网络的可能性。例如，他参与了开发神经形态芯片的研究，这种芯片试图模仿人脑神经元的物理结构和功能，从而实现更高效的计算。
**总而言之，Hinton 的工作为理解复杂物理系统（如人脑）提供了新的工具和方法，同时也为物理学研究开辟了新的方向。**诺贝尔物理学奖的评选委员会将 Hinton 的工作视为物理学领域的一项重大贡献，也认可了机器学习和人工智能对物理学研究的推动作用。
**值得一提的是，近年来诺贝尔物理学奖的评选范围有所扩展，不再局限于传统的物理学领域，而是更加关注物理学与其他学科的交叉融合。**例如，2018 年的诺贝尔物理学奖授予了激光物理领域的先驱，他们的研究成果被广泛应用于生物学、医学和信息技术等领域。
希望以上解释能够帮助你理解 Hinton 获得诺贝尔物理学奖的原因。
你jiaozhe呢？
- 應該獲獎
- 不該不該
- 我不關心
0
voters
支持人工智能进步，有朝一日，它们也许可以帮我们突破很多理论研究的瓶（
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压一手n年后人工智能获得生理学或医学奖
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如果应该，感觉不如直接转为把大脑当成计算器连入更省事（）也不用造了直接连入原件改成硅基生物不是更省事…（黑客帝国）
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到时候全体接入了只要按程序给所有大脑发指定的电信号就可以所有大脑快乐高效满足的一刻不停的工作了…（墨子的完美世界直接达成啦）（细思极恐小故事）
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Hinton是AI界的，但另一个获奖者Hopfield不完全是，这个成果可以说是物理界的，转化运用于AI后取得了值得注意的突破
总之这可以是物理学领域的
科学界的诺奖给的一般都有道理，继续期待和平奖得主
我感觉写这个的时候还是挺矛盾的，主要是可能这个算法确实是一个与物理有关联的进步，但是如果这种在深度学习算法基础上融合物理学就能拿诺贝尔奖，那深度学习算法的创始人没有拿奖也是很奇怪，除非这项新的发现证明它极大的超越了原有的深度学习算法的基础，能带来ai学习能力的飞跃，或者说是一种更加具有颠覆性的发现，否则感觉多少有点前人挖井后人拿奖的不合理。当然也存在着一种ai时代来临，诺贝尔奖也不得不放宽领域，迎合需要的可能性，诺贝尔奖的获得者中也不是没有一些应用成果的出现，但是私以为ai可能相比于电学、量子力学、天体物理这些传统认知中的物理学，好像是在渐行渐远
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早就有神经科学和物理学结合先例了，用量子物理研究意识的产生
不被全世界看好過，這個是真硬核。