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10-11 21:20...无疑是对AI不断被世界肯定和接受的有力证明。两位AI先驱获诺奖,为何犹如一颗震撼弹?长期以来,AI技术一直是科技领域的热门话题,但同时也伴随着诸多争议与质疑。然而,此次诺贝尔物理学奖的颁发,为AI正名,使其在科学的殿堂中占据了重要的一席之地。霍普菲尔德和辛顿通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明,为AI的发展奠... 0
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10-11 18:40...直到被后起之秀——AlphaFold所超越。AlphaFold的设计者正是来自DeepMind团队的另外两位获奖者,德米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)和约翰·M·詹珀(JohnM.Jumper)。他们在2021年迭代出的AlphaFold2,更是已能成功预测98.5%的人类蛋白质结构,其准确性和实验结果相差... 0
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10-11 10:50...以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明,帮助计算机以更接近人脑的方式学习,为AI的发展奠定了基础。该奖项是对AI在人们生活和工作方式中日益重要的地位的认可。诺贝尔物理学委员会主席艾伦·穆恩斯(EllenMoons)表示:“获奖者的工作已经带来了巨大的好处。在物理学中,我们在广泛的领域使用人工神经网络,... 0
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10-11 02:20...每个拼图块则代表一个节点,而拼图块之间的凹槽和凸起则代表节点间的连接。当你开始拼图时,你可能会从一个边缘块开始,逐渐找到与之匹配的块,直到整个画面逐渐清晰。在霍普菲尔德网络中,即使拼图块被部分打乱或缺失,网络也能通过调整块之间的连接(拼图块的顺序),最终恢复出完整的图像。霍普菲尔德之前曾利用他的物理学背景探索分子生物学... 0
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10-10 20:50...屏幕显示奖项得主美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·欣顿。新华社记者彭子洋摄瑞典皇家科学院当天发表公报说,今年的两位诺贝尔物理学奖得主使用物理学工具,为当今强大的机器学习技术奠定了基础。约翰·霍普菲尔德创建了一种联想记忆方法,可以存储和重构图像或其他类型的数据模式。杰弗里·欣顿发明了一种可以自... 0
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10-10 12:00...让不少学者开玩笑说诺贝尔物理学奖在跟计算机界的图灵奖“抢饭碗”。事实上,机器学习领域的元老级人物约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿斩获诺奖,如诺奖官方公告所说正是因为“运用物理学的工具”。今年的诺贝尔物理学奖不仅是对两名科学家成就的肯定,更是极大强调了跨学科研究的重要性,向人们展示了物理学的深刻洞见与计算机科学创新“碰撞”... 0
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10-10 09:10...诺贝尔物理学委员会秘书乌尔夫丹尼尔松对记者强调,人工神经网络在物理学中的研究和应用已经持续了相当长一段时间,本次诺贝尔物理学奖并非颁发给过去几年人工智能的发展,不是针对大语言模型或类似的东西,而是针对基础发明。远在人工智能成为今天的科技热词之前,这两名科学家从20世纪80年代起就在人工神经网络领域做出了重要工作。这项技... 0
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10-09 10:10...学科交叉研究为人工智能开辟了新天地。曾毅说。曾毅认为,霍普菲尔德对记忆与关联学习的智能理论计算模型贡献很大,该模型在结构上是一个典型的循环神经网络,其结构类似于人脑中的海马体脑区;而辛顿对深度神经网络及其训练方法的贡献,主要在层次化与抽象化学习的智能理论计算模型方面,该模型在结构上是一个典型的层次化神经网络,相似的结构... 6
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10-08 18:10...两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作。他们将平分1100万瑞典克朗(约合745万元人民币)奖金。两人使用物理学工具开发了今天机器学习技术的基础方法。约翰J霍普菲尔德创造了一种关联记忆,它能够存储和重构图像以及其他模式类型。杰弗里E辛顿发明了一种能够自主发现数据中属性的方法,并执行任... 0
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2024-10-12-06:22 GMT . 添加到桌面浏览更方便.
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