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機器學習先驅摘諾貝爾物理獎 學者:AI發展基石

本文共802字

中央社 記者許秩維台北8日電

2024年諾貝爾物理獎頒發給美國科學家霍普菲爾德和有「AI教父」之稱的加拿大科學家辛頓。清大特聘教授林秀豪稱霍普是他學術上的祖師爺,雖是物理學家,卻是帶動AI發展的源頭。

2024年諾貝爾物理學獎今天揭曉,由美國科學家霍普菲爾德(John J. Hopfield)及英國出生的加拿大科學家辛頓(Geoffrey E. Hinton)共享殊榮,兩人因研究透過人工神經網絡實現機器學習的基礎發現與發明獲得評審青睞。

清華大學物理學系特聘教授林秀豪在台灣科技媒體中心線上記者會中提到,霍普是他擔任博士後研究員時「老闆的老闆」,可算是學術上的祖師爺,自己當時發現人工智慧源頭居然出自物理學家而深受感動,因而寫電子郵件給霍普。

霍普不但親自回信,兩人還數次透過電子郵件交流。林秀豪說,霍普雖然不是量產式的科學家,但對問題的執著度很高,即使兩人年紀輩分差異大,霍普仍不吝和他分享物理上的感想,甚至在誤刪兩人交流的信件時,還請他寄回信件紀錄。

被稱為AI教父的辛頓,則是1名電腦科學家,曾獲得被譽為資工界諾貝爾獎的「圖靈獎」,並曾示警「AI發展可能跟核武一樣危險」,提醒大家要注意AI使用的規範,引發全球關注。

林秀豪指出,辛頓將物理定律抽象化,再以資訊工程方法,脫離物理定律範疇,並優化資訊處理技巧,促成後來AI發展的大爆發,包括現在醫療影像的辨識、自駕車系統、手機的SIRI功能等,雖然他對於今年諾貝爾物理獎得主有些意外,但也覺得很有創見。

東海大學應用物理學系暨研究所教授施奇廷說,辛頓將霍普提出的神經元網絡模型去掉龐雜的東西並單純化,讓神經元變成一層一層,訊號傳播方向也變單方向,就像生活中的車牌辨識系統。

施奇廷認為,若沒有霍普和辛頓的研究,就不會有後續各種AI應用,很多物理學家都有跨領域的基因,雖然辛頓並非物理背景,但獲獎研究最原始的想法就出自物理系統,辛頓創造的波茲曼機器,其命名也是在向物理學界致敬。

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