2024諾貝爾／對人工神經網絡實現機器學習有貢獻　英美學者共享物理學獎

編輯李靖棠報導
發佈時間：2024/10/08 17:58
最後更新時間：2024/10/08 18:12

2024年諾貝爾物理學獎，由英美學者共享，兩人因為對「機器學習」做出貢獻而得獎。（圖／翻攝自諾貝爾基金會粉專）

一年一度的諾貝爾獎（Nobel Price）再次來臨，按照順序、第二獎項輪到諾貝爾物理學獎（Nobel Prize in Physics）。今年在台北時間8日17時45分，由瑞典皇家科學院宣佈人選，由美國學者霍普菲爾德（John J. Hopfield ）與英國學者傑佛瑞·辛頓（Geoffrey E. Hinton）共同獲得，兩人因為對人工神經網絡（artificial neural networks）實現「機器學習」做出傑出貢獻，而被遴選獲得物理學獎榮譽。

2023年諾貝爾物理學獎，由來自美國、法國與匈牙利3名學者共享榮譽，他們因為探索原子和分子內部電子的工具而獲得表彰。

新科得主之一的傑佛瑞・辛頓，目前任職於加拿大多倫多大學，以其在類神經網路方面的貢獻聞名，過去素有「深度學習教父」美名，在成為諾貝爾獎得主前，他在2018年獲得圖靈獎肯定。擁有愛丁堡大學人工智慧學博士學位的他，多年來鑽研機器學習和反向傳播算法。結合近期熱門的人工智慧（AI），辛頓也被不少外媒稱為「AI教父」，但對於這塊新領域，他卻曾公開透露，自己其實很後悔投身研發工作，擔心這個新科技會為全世界帶來嚴重傷害。

另一位得主霍普菲爾德，現年高齡91歲，受到雙親都是物理學家影響，霍普菲爾德從小就對這個學科感興趣，大學與研究所階段，他選擇一般的物理學領域，而不是核子物理或天文物理，進入康乃爾大學（Cornell University）攻讀。這位對物理學有高度興趣的學者，生涯先後跨足分子生物學、神經科學及人工智慧研究，並在多個領域繳出不容忽視的研究成果，例如血紅蛋白的別構調控、tRNA參與蛋白質合成的校正機制。

而以他命名並提出的「霍普菲爾網路」，不但為生物的聯想式記憶（associative memory）提供簡單的數學模型，也為當時幾近被廢棄的人工神經網路，重新興起研究。