標題: 諾貝爾物理獎揭曉美加學者共享　建構強大AI學習技術基礎方法獲獎
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壹蘋新聞網 記者李子凡／綜合報導
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2024年諾貝爾物理獎今天（10/8）揭曉，由美國學者約翰霍普菲爾德（John Hopfield）
與加拿大學者傑弗里辛頓（Geoffrey Hinton）兩人共同獲獎，他們運用了物理學工具，
開發了構成當今強大機器學習技術基礎的方法。
諾貝爾委員會在聲明中表示：「儘管電腦無法思考，但機器如今能夠模仿記憶和學習等功
能。今年的物理學獎得主使這一切成為可能。」
該委員會於週一在瑞典宣布了這一享有盛譽的榮譽，這一獎項被視為科學成就的巔峰，獎
金為1100萬瑞典克朗（約100萬美元、3220萬元台幣）。
霍普菲爾德在普林斯頓大學任教，辛頓則是多倫多大學，他們為當今許多產品提供動力的
機器學習奠定了基礎而受到讚譽。
「他們使用物理學的基本概念和方法，開發了利用網絡結構來處理信息的技術，」委員會
表示，這使得過去二十年來機器學習的發展「爆炸性增長」。
霍普菲爾德創造了一種聯想記憶，可以儲存和重建圖像及其他類型的數據模式；辛頓則發
明了一種能夠自動在數據中發現屬性的方法，從而執行諸如識別圖片中特定元素的任務。
被稱為人工智慧（AI）「教父」的辛頓表示，他對獲得這一獎項感到「驚訝」。
接受記者詢問時，辛頓談到了他的研究所幫助開發的技術的潛在重要性，他表示，人工智
慧將對我們的社會產生「巨大影響」。
他在得主揭曉後的連線訪談表示。「這將與工業革命相媲美。但不同的是，它將超越人類
的智力，而不是體力。我們對於擁有比我們更聰明的事物的經驗是零」。
人工智慧（AI）已經成為使用人工神經網絡進行機器學習的代名詞。這項技術由霍普菲爾
德和辛頓）開發，靈感來自於大腦的結構。
大腦擁有神經元，而人工神經網絡則擁有具有不同數值的節點。大腦的神經元通過突觸相
互交流，而人工節點則通過連接相互影響。你可以通過加強節點之間的連接來訓練人工神
經網絡，就像你可以通過學習來訓練大腦一樣。
正如我們可以回想一個很少用的詞或模糊記得的事實，人工神經網絡也能通過保存的模式
進行搜索——這要歸功於霍普菲爾德在1982年發明的霍普菲爾德網絡。
在霍普菲爾德發表研究後，辛頓使用統計物理學的概念擴展了這項技術，並開發了最早的
機器學習形式，稱為「玻爾茲曼機器」（Boltzmann Machine）。
自1980年代以來，這些網絡的規模不斷增長。霍普菲爾德最早使用的網絡只有30個節點，
節點之間的參數不到500個，而如今的網絡可以包含超過一兆個參數。
與傳統軟件不同，傳統軟件像是遵循一個烤蛋糕的食譜，而人工神經網絡則能夠通過示例
進行學習——憑藉先前的知識創造新的「食譜」。
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諾貝爾物理學獎頒給美加2學者 研究類神經網路奠定機器學習基礎
https://www.cna.com.tw/news/ait/202410080394.aspx
中央社 綜合斯德哥爾摩外電
有「AI教父」之稱的辛頓今天與美國科學家霍普菲爾德共同榮獲諾貝爾物理學獎，他們因
為對類神經網路的奠基性發現與發明，使機器學習獲得巨大進展而獲此殊榮。
根據諾貝爾獎網站，霍普菲爾德（John J. Hopfield）與辛頓（Geoffrey E. Hinton）使
用物理學來訓練類神經網路（artificial neural network），他們運用物理學工具，開
發出為當今強大機器學習奠定基礎的方法。
霍普菲爾德在1982年創造出聯想神經網路，現在通稱為霍普菲爾德網路（Hopfield
network），可以儲存和重建圖像以及資料中其他類型的模式。
英國出生的加拿大學者辛頓是電腦科學家及認知心理學家，因為在類神經網路方面的貢獻
聞名，被譽為「深度學習教父」或「人工智慧（AI）教父」。他發明了一種方法，可以自
動尋找資料中的性質，從而執行識別圖片中特定元素等任務。
霍普菲爾德的研究是在美國普林斯頓大學（Princeton University）進行，辛頓目前在加
拿大多倫多大學（University of Toronto）服務。
諾貝爾物理學獎委員會主席穆恩斯（Ellen Moons）表示：「獲獎者的成果帶來了最大好
處。在物理學中，我們在廣泛領域中使用類神經網路，例如開發具有特定性質的新材料。
」
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2023年諾貝爾物理學獎是由法國學者亞谷斯蒂尼（Pierre Agostini）、匈牙利-奧地利學
者克勞斯（Ferenc Krausz）、法國-瑞典學者呂利耶（Anne L'Huillier）共享殊榮，3人
因研究探索原子和分子內部電子的工具而獲得表彰。
今年首個諾貝爾獎項醫學獎7日在斯德哥爾摩公布，接著於8日頒發物理學獎，9日揭曉化
學獎，10日公布文學獎。
備受矚目的和平獎是唯一在挪威奧斯陸頒發的獎項，將於11日揭曉；經濟學獎將於14日公
布。
今年諾貝爾各獎項獎金為1100萬瑞典克朗（約新台幣3414萬元）。若有數名得獎者共享獎
項，他們將分享獎金。
（譯者：陳正健；核稿：楊昭彥）