科学家约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 首次荣获今年获得物理学博士学位，以表彰机器学习领域的开创性工作。
瑞典皇家科学院宣布，本文构成了所有人工神经网络应用的基础。他们的发现改变了机器理解和学习数据的方式，真正构成了我们今天所知的人工智能的基础。
普林斯顿大学的研究员约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）发明了联想记忆模型，引领了当前科学研究的趋势。例如，由于联想记忆，机器可以以越来越高的精度保留和检索信息模式，例如图像。它开启了人工智能领域的各种创新，因为机器模型能够很好地解码复杂的数据集，以便理解和重新生成信息，TechCrunch州。
当谈论神经网络领域的联想记忆时，这是革命性的，因为它改变了机器与数据交互的方式，从而提供了识别和处理模式的强大新手段。现在，这种影响可以在从图像识别到预测算法的各种应用中看到。因此，他所做的事情对于人工智能的进一步发展至关重要。
Geoffrey Hinton 的革命性神经网络
在多伦多大学，Geoffrey Hinton 成功开发了一种技术，可以让机器自动从数据中发现特征。
Hinton 开发的一项突破性技术使人工智能系统能够在无需人工干预的情况下对图像和物体执行任务。他的开发通过机器学习系统大幅提高了效率和能力，这方面的研究导致了全球人工智能技术的进一步创新。
Hinton 的工作是不同人工智能驱动应用程序的支柱，从面部识别软件到自动驾驶汽车，使计算机能够在最少的指导下处理大量信息。
事实上，他仍然发挥着重要作用，他对行业的影响力无法通过确定人工智能驱动的技术的外观来衡量。
诺贝尔奖让人们质疑人工智能
随着这些科学家获得更多的认可和赞扬，人工智能使用中的道德问题也日益凸显。诺贝尔委员会认识到这一点，并断言尽管这项技术前景广阔，但由于机器学习技术的负责任问题，在开发时需要谨慎。
在其新闻声明诺贝尔委员会认为，安全、合乎道德地使用人工智能是人类的责任。
“获奖者的工作已经带来了最大的好处。在物理学中，我们在广泛的领域中使用人工神经网络，例如开发具有特定性能的新材料，”诺贝尔物理学委员会主席埃伦·穆恩斯说。
杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 是一位对人工智能危险发出警告的科学家。 Hinton 辞去了在谷歌的工作，公开谈论人工智能的持续发展将带来的风险。
10 月 8 日星期二获奖后，他重申了自己的担忧：他最担心的是机器失控。尽管有这些担忧，辛顿表示，如果有机会，他会重来一次。
