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人工智慧已經漸漸改變人類的生活，從ChatGPT到現在各種資訊整合的應用，慢慢人類的生活一定會跟人工智慧緊密的結合。而這個觀點更可以從今年諾貝爾獎的得主得到驗證，在台灣時間10月7號公布了今年得獎人，其中與資訊領域最為相關的就是物理學獎的獲獎人，該獎頒給了兩位在人工智慧和神經網路領域做出開創性貢獻的傑出科學家：美國科學家約翰·J·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和英國出生的加拿大科學家傑佛瑞·E·辛頓（Geoffrey E. Hinton）。這一獎項的目的在表彰他們對訓練人工神經網路的研究，這些研究不僅為現代機器學習和人工智慧應用奠定了基礎，還改變了當前科技行業的面貌。

霍普菲爾德的研究橫跨物理學、數學和神經科學，也曾在普林斯頓大學和加州理工學院任教。而他對人工神經網路的最大貢獻莫過於1982年提出的「霍普菲爾德網路」。

霍普菲爾德網路是一種模仿大腦記憶處理方式的模型。它可以從部分或噪音資料中恢復原始圖像或模式，類似於大腦從模糊回憶中重建記憶。這個模型由二進制神經元組成，運作原理基於「能量最小化」。其概念是網路會自動調整自己，尋找一個最低能量的穩定狀態，這樣網路就能記住或恢復輸入的模式。例如，如果輸入一個不完整的笑臉，網路會通過調整內部連接，讓系統能量達到最低，最終補全缺失部分，恢復完整笑臉。

能量最小化的概念可以理解為像一個小球滾進山谷中最底部，這個最底部代表網路最穩定的狀態，也就是記憶被正確恢復的狀態。這樣的特性讓霍普菲爾德網路在圖像修復、記憶儲存和資料模糊處理中有很大的應用潛力。

除了霍普菲爾德網路，約翰·霍普菲爾德還提出了「霍普菲爾德能量函數」，這是神經網路穩定性的核心工具。這一方法透過對神經網路進行能量的數學描述，為網路如何尋找最佳狀態提供了解釋，從而使其能夠儲存多個模式並進行模式辨別。這種能量最小化的概念與物理學中的熱力學有類似之處，成為神經網路設計中的關鍵元素。

傑佛瑞·E·辛頓被公認為人工智慧和深度學習的奠基人之一，也是當代AI領域最具影響力的學者之一。他現任多倫多大學的教授，並曾在Google擔任AI研究員。他在深度學習領域的工作尤其重要，為AI技術帶來了巨大的突破。

辛頓的研究始於1980年代，那時他和同事一起發明了「波茲曼機」——這是一種基於統計力學原理的神經網路模型，允許系統在有噪音資料的環境中進行機率學習。波爾茲曼機器透過模擬人腦神經元之間的隨機相互作用來學習資料中的模式，這是最早使用統計學方法來進行機器學習的網路之一。這一模型展示了如何透過調整神經網路中的連接強度來實現自我學習，這一技術成為現代深度學習算法的核心原理之一。

辛頓對於「反向傳播演算法」的發展有著極其重要的貢獻。反向傳播演算法是訓練多層神經網路的關鍵，它使神經網路能夠自動調整每一層的權重，從而最小化預測錯誤。這一技術為深度學習的廣泛應用奠定了良好的基礎，使AI能夠解決更加複雜的問題，如語音識別、圖像識別和自然語言處理。

辛頓還積極參與人工智慧的倫理討論，近年來他多次對AI技術的快速發展提出警告，強調AI技術雖然帶來了許多好處，但也有潛在的風險。他指出，隨著AI變得越來越強大，特別是在無人監管的情況下，它可能會帶來不可預見的後果，甚至超出人類的控制。辛頓強調，在追求技術進步的同時，必須謹慎考慮AI技術的安全性和倫理問題。

霍普菲爾德和辛頓的研究不僅開創了人工神經網路的發展，還促成了當前機器學習和人工智慧領域的快速崛起。諾貝爾委員會在頒獎理由中指出，這兩位科學家各自的研究工作奠定了現代AI技術的核心理論基礎，推動了許多創新應用的實現，如自動駕駛、醫療診斷和語音識別等。

他們的研究成果使現代計算機能夠更接近模擬人類智能，推動了整個科技行業的變革。這些技術不僅被應用於商業領域，如金融、醫療和自動駕駛汽車，還廣泛應用於科學研究中，幫助人類更好地理解複雜資料和預測模型。

2024年諾貝爾物理學獎頒給霍普菲爾德和辛頓，表揚了其對人工智慧和神經網路領域的重大肯定。他們的工作為現代科技的迅速發展打下了堅實基礎，並推動了人工智慧技術在全球範圍內的廣泛應用。他們的研究不僅在科學上具有重大意義，還改變了人們生活和工作的方式。隨著AI技術的繼續發展，霍普菲爾德和辛頓的貢獻將繼續影響未來的技術變革。