科學的進步, 就像拿著散彈槍一次又一次往邊界打, 幸運的話就會擴充套件邊界.

"2024 年諾貝爾物理學獎授予人工神經網路機器學習基礎發現的研究"

2024 年的諾貝爾物理學獎共同頒發給約翰·霍普菲爾德 (John Hopfield) 和傑弗裡·辛頓 (Geoffrey Hinton)，表彰他們在推動以人工神經網路 (ANN) 為基礎的機器學習上所作出的開創性貢獻。他們的研究促進了人工神經網路的發展，從而使得機器學習在各種應用中大放異彩。

人工神經網路的發展最早可追溯至 1940 年代，思路來自於對生物腦神經的模擬。人工神經網路由一系列的“神經元”或節點組成，透過“突觸”或加權連線進行連結，這些節點並非硬性執行預定指令，而是經過訓練來處理特定任務。約翰·霍普菲爾德在 1980 年代提出了一種簡單的回饋式神經網路模型，該模型可以用來表示記憶和錯誤修正等功能，並成為人工神經網路領域的重要里程碑。辛頓則進一步發展出了名為「波茲曼機器」（Boltzmann Machine）的隨機模型，這模型致力於模擬統計模式，並成為深度學習領域的重要工具。

這些基礎發現為今日的深度學習技術奠定了根基，機器學習和人工神經網路現已廣泛應用於科學、工程及日常生活的各個層面，例如影像辨識、語言生成和醫療決策輔助等。這些技術的進步逐漸引領我們走向可持續發展的未來，例如幫助我們發現新功能材料。振奮的是，未來這些技術將如何被應用，取決於我們人類如何選擇智慧地使用這個強大的工具。