杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)因其在人工智能领域的开创性研究而荣获诺贝尔物理学奖，这项研究是在人工智能成为热门话题之前经过大量努力的成果。
这位英籍加拿大计算机科学家与其他人工智能的先驱们指出，他如今广为人知的发现可以追溯到20世纪80年代，当时对人工智能的关注远不如今天。
尽管辛顿回忆起他的许多研究经历时感到乐趣无穷，但他也提到，有些人对他的一些理论持怀疑态度，这让他感到“有些烦恼”。
他说，这些怀疑者认为神经网络只是一种模仿人类大脑，通过识别模式和根据数据做出决策的模型，他们认为这是一种浪费时间的尝试，永远无法掌握复杂的事物。
同样是加拿大计算机科学家的约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)获得了A.M.奖，他表示，人们对神经网络的看法经历了大约20年的转变。
他说，这一转变之所以耗时如此之久，是因为某些思想流派根深蒂固，难以改变，即使在科学界也如此，这让辛顿在多年里感到沮丧，因为他的观点被主流所排斥。
在周二，辛顿因其发现了一种独立识别数据特征的方法而获得诺贝尔奖，这一方法被视为现代人工智能中大型神经网络的基础。共同获奖者约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)则创造了一种能够存储和重建信息的关键结构，推动了人工智能的发展。
本报告由加拿大新闻社于2024年10月9日首次发布。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《Hinton的诺贝尔奖是在对神经网络的质疑中坚持不懈的结果》能对你有所帮助！
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