近期,2024年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)揭曉,來(lái)自美國(guó)的約翰·霍普菲爾德和來(lái)自加拿大的辛頓獲獎(jiǎng)。官方公布的獲獎(jiǎng)理由是表彰他們“基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。
今年的獲獎(jiǎng)結(jié)果引發(fā)熱議,因?yàn)橹暗闹Z貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)一般會(huì)頒給物理學(xué)研究,從未直接頒給過(guò)計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的研究,連獲獎(jiǎng)?wù)咝令D自己都表示完全沒(méi)想到。
“為何物理學(xué)獎(jiǎng)要頒給搞AI的?”針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,星小瀚請(qǐng)教了一下金蝶AI助手,并得出如下回答。
請(qǐng)用高中生能聽(tīng)懂的語(yǔ)言,介紹一下2024年諾貝爾獲獎(jiǎng)得主約翰·霍普菲爾德和辛頓。
2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予了約翰·霍普菲爾德(John J. Hopfield)和杰弗里·辛頓(Geoffrey E. Hinton),以表彰他們?cè)谑褂萌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。
1、約翰·霍普菲爾德(John J. Hopfield)
個(gè)人背景:1933年出生于美國(guó)伊利諾伊州芝加哥市,1958年獲得美國(guó)康奈爾大學(xué)博士學(xué)位,現(xiàn)任美國(guó)普林斯頓大學(xué)教授。
主要成就:約翰·霍普菲爾德1982年提出的“霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)”(Hopfield Network)模仿了大腦中神經(jīng)元的工作方式,展示了信息如何通過(guò)簡(jiǎn)單的連接和激勵(lì)來(lái)存儲(chǔ)和處理?;羝辗茽柕戮W(wǎng)絡(luò)是一種“反饋網(wǎng)絡(luò)”,它的特點(diǎn)是可以從不完整的信息中恢復(fù)出完整的記憶或數(shù)據(jù)。這個(gè)模型為后來(lái)人工智能中廣泛使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)奠定了理論基礎(chǔ),對(duì)生物學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。
2、杰弗里·辛頓(Geoffrey E. Hinton)
個(gè)人背景:1947年出生于英國(guó)倫敦,1978年獲得英國(guó)愛(ài)丁堡大學(xué)博士學(xué)位,現(xiàn)任加拿大多倫多大學(xué)教授,并曾擔(dān)任“谷歌大腦”負(fù)責(zé)人。
主要成就:杰弗里·辛頓是人工智能領(lǐng)域的先鋒人物,特別是在深度學(xué)習(xí)方面的貢獻(xiàn)備受矚目。他是“反向傳播”(Backpropagation)算法的重要推廣者,這個(gè)算法使得多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)調(diào)整內(nèi)部權(quán)重,自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。這種方法是今天深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)之一,被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自動(dòng)駕駛和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。
霍普菲爾德和辛頓的研究工作不僅極大地推動(dòng)了現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,還跨越了物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與神經(jīng)科學(xué)的學(xué)科界限,對(duì)人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。他們的成果使得計(jì)算機(jī)能夠模擬人類(lèi)的記憶和學(xué)習(xí)過(guò)程,為現(xiàn)代人工智能的發(fā)展奠定重要的理論基礎(chǔ)。
本介紹由金蝶AI管理助手生成
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智能化、數(shù)字化這些都是企業(yè)在未來(lái)的發(fā)展方向,而且也是需要每個(gè)企業(yè)都去努力的方向。目前國(guó)家提的主要是工業(yè)4.0,這其中大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算為基礎(chǔ)的智能信息化。智能化是一個(gè)持續(xù)改進(jìn),永無(wú)止境的一個(gè)過(guò)程,就像人類(lèi)文明的發(fā)展,依托科技的進(jìn)步,將不斷進(jìn)化迭代,創(chuàng)造更高級(jí)的文明。
隨著企業(yè)數(shù)字化腳步的加快,越來(lái)越多企業(yè)外采了文字識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等多種AI產(chǎn)品用于業(yè)務(wù)流程的智能化改造,于是企業(yè)AI平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。無(wú)疑,搭建企業(yè)AI平臺(tái),可將各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中碎片化的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,支持多維度的數(shù)據(jù)隔離與跨系統(tǒng)調(diào)用,避免重復(fù)存儲(chǔ)、處理,便于進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。
近年來(lái),隨著大數(shù)據(jù)的積累、理論算法的革新、計(jì)算能力的提升,人工智能再次受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注,并在很多應(yīng)用領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。不過(guò),定制模型往往需要 AI 算法科學(xué)家們搭建深度學(xué)習(xí)模型,不斷地進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試才能得到。在這種情況下,金蝶也不斷在AI領(lǐng)域提升,逐漸走向完善。
有些人類(lèi)成就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出現(xiàn)今機(jī)器可達(dá)的領(lǐng)域,要想讓機(jī)器觸及這些領(lǐng)域,還需要一段漫長(zhǎng)的時(shí)間。把所有認(rèn)知能力融合到一臺(tái)機(jī)器中,從而能夠應(yīng)對(duì)所有通用場(chǎng)景的人工智能稱(chēng)為AI人工智能。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。而金蝶在AI領(lǐng)域能力達(dá)到了成熟,為很多企業(yè)帶去便利。
金蝶的AI領(lǐng)域能力,由運(yùn)用自然語(yǔ)言理解的先進(jìn)AI算法組成。如今基于歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn),借助機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)能力可不斷提升智能程度,很多企業(yè)在這個(gè)領(lǐng)域都很陌生,所以需要引導(dǎo)和支持,而金蝶AI領(lǐng)域能力致力于助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的智能化,幫助企業(yè)提升體驗(yàn)、優(yōu)化流程、節(jié)約成本及降低風(fēng)險(xiǎn),打造企業(yè)級(jí)AI服務(wù)。
多年來(lái),金蝶為企業(yè)用戶提供低代碼個(gè)性化的AI服務(wù),此領(lǐng)域能力不僅實(shí)現(xiàn)了豐富多樣的智能化場(chǎng)景,還完成了一站式模型開(kāi)發(fā)工具和優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)集,并沉淀為成熟模型與AI領(lǐng)域能力服務(wù)。在這種趨勢(shì)下,金蝶也為大中小企業(yè)提供一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái),助力企業(yè)快速低成本構(gòu)建自己的智能中臺(tái),完成智能化轉(zhuǎn)型。
多年來(lái),金蝶一直在不斷完善與加強(qiáng)AI領(lǐng)域能力。因?yàn)锳I領(lǐng)域能力能深度融合業(yè)務(wù)場(chǎng)景與語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理與深度學(xué)習(xí)算法等AI技術(shù),為企業(yè)用戶提供低代碼個(gè)性化的AI服務(wù),實(shí)現(xiàn)豐富多樣的智能化場(chǎng)景。通過(guò)AI,金蝶還開(kāi)發(fā)出了對(duì)話機(jī)器人、視覺(jué)識(shí)別、智能搜索等產(chǎn)品,助力企業(yè)降本增效,優(yōu)化企業(yè)業(yè)務(wù)流程,加速企業(yè)智能化升級(jí)。