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近期，2024年的諾貝爾物理學獎揭曉，來自美國的約翰·霍普菲爾德和來自加拿大的辛頓獲獎。官方公布的獲獎理由是表彰他們“基于人工神經網絡實現機器學習的基礎性發現和發明”。
今年的獲獎結果引發熱議，因為之前的諾貝爾物理學獎一般會頒給物理學研究，從未直接頒給過計算機科學相關的研究，連獲獎者辛頓自己都表示完全沒想到。
“為何物理學獎要頒給搞AI的？”針對這個問題，星小瀚請教了一下金蝶AI助手，并得出如下回答。
請用高中生能聽懂的語言，介紹一下2024年諾貝爾獲獎得主約翰·霍普菲爾德和辛頓。
2024年諾貝爾物理學獎授予了約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton），以表彰他們在使用人工神經網絡進行機器學習方面的基礎性發現和發明。
1、約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）
個人背景：1933年出生于美國伊利諾伊州芝加哥市，1958年獲得美國康奈爾大學博士學位，現任美國普林斯頓大學教授。
主要成就：約翰·霍普菲爾德1982年提出的“霍普菲爾德網絡”（Hopfield Network）模仿了大腦中神經元的工作方式，展示了信息如何通過簡單的連接和激勵來存儲和處理?；羝辗茽柕戮W絡是一種“反饋網絡”，它的特點是可以從不完整的信息中恢復出完整的記憶或數據。這個模型為后來人工智能中廣泛使用的神經網絡奠定了理論基礎，對生物學和計算機科學的交叉研究產生了深遠影響。
2、杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton）
個人背景：1947年出生于英國倫敦，1978年獲得英國愛丁堡大學博士學位，現任加拿大多倫多大學教授，并曾擔任“谷歌大腦”負責人。
主要成就：杰弗里·辛頓是人工智能領域的先鋒人物，特別是在深度學習方面的貢獻備受矚目。他是“反向傳播”（Backpropagation）算法的重要推廣者，這個算法使得多層神經網絡能夠通過調整內部權重，自動從大量數據中學習。這種方法是今天深度學習的核心技術之一，被廣泛應用于語音識別、圖像識別、自動駕駛和自然語言處理等領域。
霍普菲爾德和辛頓的研究工作不僅極大地推動了現代計算技術的發展，還跨越了物理學、計算機科學與神經科學的學科界限，對人工智能領域產生深遠影響。他們的成果使得計算機能夠模擬人類的記憶和學習過程，為現代人工智能的發展奠定重要的理論基礎。
本介紹由金蝶AI管理助手生成
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智能化、數字化這些都是企業在未來的發展方向，而且也是需要每個企業都去努力的方向。目前國家提的主要是工業4.0，這其中大數據、物聯網、云計算為基礎的智能信息化。智能化是一個持續改進，永無止境的一個過程，就像人類文明的發展，依托科技的進步，將不斷進化迭代，創造更高級的文明。
隨著企業數字化腳步的加快，越來越多企業外采了文字識別、人臉識別、語音識別等多種AI產品用于業務流程的智能化改造，于是企業AI平臺應運而生。無疑，搭建企業AI平臺，可將各業務系統中碎片化的數據進行整合，支持多維度的數據隔離與跨系統調用，避免重復存儲、處理，便于進一步挖掘數據價值。
近年來，隨著大數據的積累、理論算法的革新、計算能力的提升，人工智能再次受到學術界和產業界的廣泛關注，并在很多應用領域取得了突破性進展。不過，定制模型往往需要 AI 算法科學家們搭建深度學習模型，不斷地進行訓練和測試才能得到。在這種情況下，金蝶也不斷在AI領域提升，逐漸走向完善。
有些人類成就遠遠超出現今機器可達的領域，要想讓機器觸及這些領域，還需要一段漫長的時間。把所有認知能力融合到一臺機器中，從而能夠應對所有通用場景的人工智能稱為AI人工智能。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。而金蝶在AI領域能力達到了成熟，為很多企業帶去便利。
金蝶的AI領域能力，由運用自然語言理解的先進AI算法組成。如今基于歷史數據和經驗，借助機器學習和深度學習能力可不斷提升智能程度，很多企業在這個領域都很陌生，所以需要引導和支持，而金蝶AI領域能力致力于助力企業實現各個應用場景的智能化，幫助企業提升體驗、優化流程、節約成本及降低風險，打造企業級AI服務。
多年來，金蝶為企業用戶提供低代碼個性化的AI服務，此領域能力不僅實現了豐富多樣的智能化場景，還完成了一站式模型開發工具和優質的數據集，并沉淀為成熟模型與AI領域能力服務。在這種趨勢下，金蝶也為大中小企業提供一站式開發平臺，助力企業快速低成本構建自己的智能中臺，完成智能化轉型。
多年來，金蝶一直在不斷完善與加強AI領域能力。因為AI領域能力能深度融合業務場景與語音識別、圖像識別、自然語言處理與深度學習算法等AI技術，為企業用戶提供低代碼個性化的AI服務，實現豐富多樣的智能化場景。通過AI，金蝶還開發出了對話機器人、視覺識別、智能搜索等產品，助力企業降本增效，優化企業業務流程，加速企業智能化升級。
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