科学的进步, 就像拿着散弹枪一次又一次往边界打, 幸运的话就会扩展边界.
"2024 年诺贝尔物理学奖授予人工神经网络机器学习基础发现的研究"
2024 年的诺贝尔物理学奖共同颁发给约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)，表彰他们在推动以人工神经网络 (ANN) 为基础的机器学习上所作出的开创性贡献。他们的研究促进了人工神经网络的发展，从而使得机器学习在各种应用中大放异彩。
人工神经网络的发展最早可追溯至 1940 年代，思路来自于对生物脑神经的仿真。人工神经网络由一系列的“神经元”或节点组成，通过“突触”或加权连接进行链接，这些节点并非硬性运行预定指令，而是经过训练来处理特定任务。约翰·霍普菲尔德在 1980 年代提出了一种简单的回馈式神经网络模型，该模型可以用来表示记忆和错误修正等功能，并成为人工神经网络领域的重要里程碑。辛顿则进一步发展出了名为「波兹曼机器」（Boltzmann Machine）的随机模型，这模型致力于仿真统计模式，并成为深度学习领域的重要工具。
这些基础发现为今日的深度学习技术奠定了根基，机器学习和人工神经网络现已广泛应用于科学、工程及日常生活的各个层面，例如影像辨识、语言生成和医疗决策辅助等。这些技术的进步逐渐引领我们走向可持续发展的未来，例如帮助我们发现新功能材料。振奋的是，未来这些技术将如何被应用，取决于我们人类如何选择智能地使用这个强大的工具。