特别是他提出的“玻尔兹曼机”,奠定了现代深度学习的基础,使机器能够模仿人脑学习。辛顿的贡献不仅限于理论,他还参与创立DNNresearch公司,最终被谷歌收购,对推动AI技术的发展起到了关键作用。即便在荣誉加身之时,辛顿仍表达了对AI未来发展潜在风险的忧虑。
相比之下,另一位获奖者约翰·J·霍普菲尔德,虽然同样因AI领域的成就获奖,却拥有更加典型的物理学研究背景。霍普菲尔德网络的提出,展现了信息存储与重建的创新方法,其工作原理与物理系统的特性紧密相关,体现了跨学科的思维方式。
此次诺贝尔物理学奖的颁发,标志着人工智能技术对传统科学领域的影响已得到最高学术认可,预示着AI不仅在信息技术领域,也开始在物理学及其他领域开启新的应用前景。这不仅是对两位获奖者的肯定,更是对未来科学研究方向的一种启示——在快速发展的科技时代,学科间的界限正逐渐模糊,跨领域的合作与创新将成为推动科学进步的关键力量。
辛顿研发的玻尔兹曼机作为生成模型的先驱,能够融入大型网络体系,依据用户偏好推荐影视作品。与传统软件遵循固定程序处理数据的方式不同,机器学习模仿实例进行学习,处理复杂问题,超越了详尽指令的范畴
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