推動神經網路、機器學習 奠基AI革命

瑞典皇家科學院8日宣佈，美國學者霍普菲爾德（左圖），與加拿大學者辛頓（右圖），共同獲得今年度諾貝爾物理學獎。（美聯社）

瑞典皇家科學院8日宣佈，美國學者霍普菲爾德（John J. Hopfield）與加拿大學者辛頓（Geoffrey E. Hinton）共同獲得今年諾貝爾物理學獎。2人在「推動類神經網路實現機器學習的基礎研究」，有卓越貢獻，該研究推動機器學習與人工智慧（AI）領域的巨大進展。

諾貝爾獎官方表示，2人以物理學工具爲機器學習奠定基礎。霍普菲爾德建立一套結構，得以儲存與重建資訊，辛頓開發出可獨立辨識資料屬性的方法，在現今使用的大型類神經網路中扮演舉足輕重的角色。

91歲的霍普菲爾德任職於美國普林斯頓大學，早期投身於物理研究，隨後轉向生物學，並將神經科學發展爲獨立的研究領域。他在1982年發明被稱爲「霍普菲爾德網路」的聯想神經網路。

77歲的辛頓生於英國，執教於加拿大多倫多大學，被譽爲「人工智慧教父」。辛頓獲通知得獎當下，正準備進行核磁共振掃描檢查，他幽默地說，「我想該取消今天的檢查了」。辛頓曾在谷歌任職10年，於2023年離職。他離職的原因之一是希望能公開討論人工智慧伴隨的風險，但不希望因此影響谷歌的發展。

辛頓透過電話表示，機器學習對人類文明的影響力堪比工業革命，不同於技術變革，機器學習不會在體力上超越人類，但會在智力上勝過人類。他認爲，儘管人工智慧將爲生產力帶來巨大提升，但人們也必須警惕失控的風險。辛頓在2023年曾說，人工智慧帶來的威脅可能比氣候變遷更迫在眉睫。（相關新聞刊A5）