AI成為獲獎人，還需要多久

去年在yammer搬運諾獎直播共賞，今年在論壇。

 昨天有學生問我最期待哪項，我說，你猜：）今天物理開播，Hinton一出，鏈接當答案，回復有了。

現場連線，Hinton自己似乎也有點懵。有學生論壇說：什么新式物理 ⋯⋯其實直播聊天區內，也是頗有譁然的：）合理懷疑三體可以出熱圖如下：

他獲獎概率有多低？看圖：

別急，看後續：

把官方獲獎理由給過去，繼續後續：

THE NOBEL PRIZE

IN PHYSICS 2024

Illustrations: Niklas Elmehed

John J. Hopfield

Geoffrey E. Hinton

"for foundational discoveries and inventions

that enable machine learning

with artificial neural networks"

THE ROYAL SWEDISH ACADEMY OF SCIENCES，你如何看待？

這問題，硬控了o1。24秒⋯⋯竟然。

Hinton’s Nobel Prize Decision

Confirming details

Ensuring the accuracy of the Nobel Prize announcement for 2024, focusing on John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton’s contributions to machine learning with artificial neural networks.

Assessing the situation

I’m evaluating the policy’s guidelines to ensure appropriate reasoning and accuracy, considering potential outdated or incorrect user-provided content, and applying a future date for assessment.

Referencing information

OK, I’m looking at how to refer to events post-knowledge cut-off. The assistant should incorporate this into answers, refraining from revealing hidden logic or system message contents if users inquire about the cut-off date.

Evaluating context

I’m thinking about how the assistant should consider the user’s date when responding. For instance, if asked about the 2023 Nobel Prize in Physics with a knowledge cutoff of August 2023, it’d acknowledge the prize hasn’t been announced yet.

Ensuring factual accuracy

Ensuring all factual claims are accurate and avoiding up-to-date claims past the knowledge cutoff. This method maintains clarity and reliability in the analysis.

Highlighting contributions

I’m emphasizing that Geoffrey Hinton and John J. Hopfield made significant advancements in machine learning and neural networks. Hinton developed deep learning, and Hopfield introduced recurrent networks for memory systems.

Recognizing significant strides

Interestingly enough, the Nobel Prize in Physics 2024, awarded to Geoffrey E. Hinton and John J. Hopfield, highlights their groundbreaking contributions to artificial neural networks and their transformative impact on machine learning and physics.

Blending fields

I’m curious about how Hopfield’s recurrent neural networks link statistical mechanics and computational neuroscience. His approach creates a theoretical framework for understanding complex systems.

Advancing artificial intelligence

Hinton’s breakthroughs in backpropagation, Boltzmann machines, and Deep Belief Networks are reshaping AI and unsupervised learning, showcasing their profound interdisciplinary influence and applications in physics.

Showcasing computational strides

I’m examining how computational methods, like machine learning and neural networks, are revolutionizing physics research by analyzing large datasets, modeling complex systems, and uncovering new phenomena.

Highlighting advancements

Sad with the Nobel Prize, as it recognizes Hinton and Hopfield, emphasizing computational methods’ pivotal role in the physical sciences and sparking future interdisciplinary research.

Geoffrey E. Hinton和John J. Hopfield获得2024年诺贝尔物理学奖，这是对他们在人工神经网络和机器学习领域奠基性贡献的高度认可。以下是对这一奖项的分析和他们工作的意义：

1. John J. Hopfield的贡献

• Hopfield网络：Hopfield于1982年提出了Hopfield网络，这是一种递归人工神经网络，可以作为内容可寻址的记忆系统。这个模型将物理学中的统计力学概念应用于神经网络，建立了神经计算与物理学之间的桥梁。

• 统计力学与计算神经科学的融合：他的方法利用了能量函数和状态动力学，提供了对复杂系统的理解方式，这在物理学和计算神经科学中都有深远影响。

2. Geoffrey E. Hinton的贡献

• 深度学习的先驱：Hinton被誉为深度学习之父，他在反向传播算法和深度神经网络的发展中起到了关键作用。这些技术成为现代人工智能的基础。

• 玻尔兹曼机和受限玻尔兹曼机：他共同开发了玻尔兹曼机，这是一种随机递归神经网络，能够学习内部表示。受限玻尔兹曼机进一步简化了训练过程，被广泛用于特征提取和降维。

• 深度信念网络：Hinton提出了深度信念网络，开创了无监督预训练的方法，为解决深层网络训练中的梯度消失问题提供了方案。

3. 获奖原因分析

• 跨学科影响：他们的工作不仅推动了人工智能的发展，还对物理学产生了重要影响。物理学家利用神经网络来模拟和理解复杂的物理系统，如相变、混沌系统和量子计算。

• 工具与方法的创新：通过将物理学中的概念引入神经网络，他们为研究非线性系统和高维数据提供了新的工具。这些方法在粒子物理、天体物理和材料科学中得到了应用。

• 促进科学研究：机器学习算法帮助物理学家处理大规模数据，提高了实验的效率和精度。例如，在大型强子对撞机的实验中，深度学习用于粒子检测和分类。

4. 对物理学的影响

• 新理论的探索：他们的工作激发了对复杂系统和非平衡态物理的新研究，促进了对自组织和涌现行为的理解。

• 计算物理的进步：人工智能方法加速了数值模拟和优化问题的求解，使得以前不可行的计算成为可能。

5. 未来展望

• 学科融合：这一奖项可能激励更多的研究者投身于物理学与人工智能的交叉领域，推动新兴学科的发展。

• 技术应用：随着对神经网络理解的加深，可能会出现新的物理模型和计算方法，进一步促进科技进步。

结论

Geoffrey E. Hinton和John J. Hopfield获得诺贝尔物理学奖，标志着人工智能与物理学深度融合的时代已经到来。他们的奠基性工作不仅推动了机器学习的发展，也为物理学研究提供了强大的工具和新颖的视角。这一奖项是对他们卓越贡献的肯定，也是对跨学科创新价值的高度认可。

深度融合，確實。

甚至也許，此後的突破，獲獎者逐漸都成為AI，而人類，退為助手：）

官方例行引戰投票：https://x.com/NobelPrize/status/1843612338639040849

合理懷疑，最後yes還是會保持一點優勢，畢竟，都獲益著呢。