发布日期：2024-03-25 14:10 点击次数：130
2024 年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿，这有劲地评释了科学跨越的深切跨学科性质，尤其是在欢快发展的东说念主工智能范围。天然神经汇注看似植根于计较机科学和工程学，但这项享有殊荣的奖项所认同的改变性跨越，在学问层面上深深地受益于物理学的旨趣和认识。
这项于 2024 年 10 月告示的奖项，强调了 1980 年代中期进行的责任的恒久影响，这项责任现已成为东说念主工智能改变的基石，影响着当代生存的方方面面。该奖项细则了机器学习、识别花式和作念出方案的才调——这些才调在搜索引擎、医疗会诊和气象建模中已无处不在——都以源自物理学的旨趣为基础。
霍普菲尔德汇注与自旋玻璃
约翰·霍普菲尔德是一位表面物理学家，领有生物物理学布景，他为物理学和神经汇注之间提供了关节的早期联系之一。 1982 年，霍普菲尔德推出了“霍普菲尔德汇注”，这是一种轮回神经汇注，其灵感来自凝华态物理学中的“自旋玻璃表面”认识。自旋玻璃是磁性系统，其华夏子自旋立时定向但固定，寻求能量最小的景色。
霍普菲尔德阴事地将这一物理旨趣应用于东说念主工神经元。在他的采聚合，神经元被示意为二元节点，访佛于原子自旋，大致处于行为或非行为景色。整个这个词汇注在能量方面进行描述，很像物理自旋系统。老到霍普菲尔德汇注波及障碍这些节点之间的联贯，使存储的花式（如图像）对应于死板量景色。
当呈现失真或不齐全的输入时，汇注动态障碍其节点的景色以最小化其能量，从而灵验地“回忆”最接近的存储花式。这项首创性的责任标明，源自物理学的能量最小化和联思挂牵旨趣如安在东说念主工神经系统中罢了，ag百家乐假不假从而罢了花式识别和数据贬责。
玻尔兹曼机与统计力学
在霍普菲尔德奠定的基础上，杰弗里·辛顿与协作家一都，通过诳骗统计力学来扩张这些神经汇注模子，进一步平定了物理学联系。辛顿开辟的玻尔兹曼机，灵感来自统计物理学，是上前迈出的关节一步。
统计力学，行动询查多数粒子酌量体行动的物理分支，为清醒复杂、动态系统提供了丰富的词汇和器用。在神经汇注范围，这种才调被评释是无可替代的。举例，能量景不雅这一认识在物理学顶用于描述多体系统的行动，而在神经采聚合则天然地对应于汇注在学习经由中所要遍历的代价函数或症结曲面。正如物理系统会削弱到能量最低的景色，神经汇注也会障碍参数以最小化症结，从而“假寓”于最能反应数据特征的竖立。这种类比不仅强化了两门学科之间的联系，还为开辟更高效的学习算法提供了直不雅的启示。
也许更具影响力的是辛顿与大卫·鲁梅尔哈特和罗纳德·威廉姆斯共同开辟的用于前馈神经汇注的反向传播算法。该算法衔尾了用于纠错和权重障碍的“掩藏”层，成为老到深度神经汇注的基石。统计时刻的应用关于使这些汇注大致从海量数据蚁集高效灵验地学习至关伏击。反向传播时刻在统计力学的复古下，使得创建复杂的多层神经汇注成为可能，从而大致贬责日益复杂的任务。
结语
2024年诺贝尔物理学奖不单是是对东说念主工智能跨越的认同ag百家乐直播，亦然对跨学科科学力量的赞叹。它强调了物理学的基快乐趣，举例能量最小化、统计力学和自旋玻璃表面，若何为开辟机器学习算法提供关节框架。通过奖赏霍普菲尔德和辛顿，诺贝尔委员会特等了神经汇注深切且频繁被低估的物理学根源，强调了咱们这个期间一些最具变革性的时刻是建设在物理学清醒的基础之上的。