标题：诺奖得主给博士生的建议：关注学科缝隙 John Hopfield是今年诺贝尔物理学奖得主之一，他在1950年代进入凝聚态物理学领域，随后转向血红蛋白化学和DNA合成研究。1982年，他设计了Hopfield网络，这被视为现代AI的基础。 Hopfield认为物理学不仅是研究对象，更是研究方法。...

2024年诺贝尔物理学奖得主John Hopfield和Geoffrey Hinton在斯德哥尔摩大学发表了演讲，吸引了众多观众。尽管Hopfield教授依靠拐杖，Hinton教授忍着腰痛，两人依然坚持到场，赢得了观众的尊敬。 Hopfield教授的演讲主题是“物理学是一种观点”，分享了他对科研和物...

2024年诺贝尔物理学奖得主John Hopfield和Geoffrey Hinton近日在斯德哥尔摩大学发表演讲。Hopfield教授尽管借助拐杖，仍亲自到场，分享了他对物理学作为观点的理解，强调选择研究问题的重要性，并认为物理学有助于理解人类和世界。Hinton教授则以通俗方式讲解了Hopfield网络和玻尔兹曼机的原理，展示了它们在模拟大脑学习中的应用，尤其是睡眠在学习中的重要性。此次演讲吸引了大量观众，现场气氛热烈。值得一提的是，诺贝尔奖得主的工作近期遭质疑，有人指其内容存在抄袭嫌疑，但此事尚待进一步核实。

2024年诺贝尔物理学奖授予了John Hopfield和Geoffrey Hinton，前者因受到人脑启发的理论物理学贡献，后者则因其在深度神经网络领域的开创性工作。诺贝尔评奖委员会秘书长Ulf Danielsson教授表示，Hinton的获奖并非追逐热点，而是基于其在物理学原理基础上的发明与发现。Hinton的研究虽与当前大语言模型无关，但其工作启发了生成式人工智能的发展。Danielsson强调，AI仅是一种工具，具有强大的数据分析能力，但也存在潜在风险，如可能导致科学变得过于依赖技术。此外，AI在新材料开发和大数据分析等方面的应用前景广阔。此次评奖旨在突出物理学与AI的紧密联系，同时引发对AI潜在风险的广泛关注。

诺贝尔物理学奖得主、被誉为“AI教父”的杰弗里·辛顿近日在接受直播采访时表示，对其学生成功解雇OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼感到自豪。辛顿的学生Ilya Sutskever作为OpenAI的前首席科学家，在去年11月通过视频电话向阿尔特曼传达了董事会的解雇决定。尽管Sutskever事后表示后悔，但辛顿认为这次解雇是AI安全领域的一大胜利。值得注意的是，阿尔特曼在被解雇后不久又重新担任CEO一职。 此外，辛顿在采访中强调了人工智能安全的重要性，表示担忧人工智能发展可能带来的潜在威胁，并承诺致力于推动人工智能安全的研究，而非专注于前沿技术开发。他指出，阿尔特曼过于关注利润而非安全的做法是不理想的。此番言论反映了AI领域内对于安全与伦理问题的广泛关注和讨论。

诺贝尔物理学奖揭晓，AI领域两位重量级人物——美国科学家约翰·霍普菲尔德和加拿大科学家杰弗里·欣顿获奖，表彰他们对人工神经网络与机器学习的基础性贡献。欣顿，被誉为“AI教父”，在谷歌工作多年，因其在AI深度学习领域的成就获得图灵奖。在公开场合，欣顿提及为其学生解雇OpenAI CEO奥尔特曼感到自豪。这一事件与OpenAI内部权力斗争有关，奥尔特曼和前首席科学家苏茨克维因对AI安全性管理的不同观点产生分歧。虽然奥尔特曼最终得以回归CEO职位，苏茨克维则离职。欣顿赞扬苏茨克维对AI潜在危险的预见力，并表示自己对这一观点的认可。这一动态反映了AI行业中的权力转移与价值观的碰撞，同时彰显了AI技术在当前科技界的地位与影响力。

诺贝尔物理学奖揭晓，杰弗里·辛顿与约翰·霍普菲尔德因其在人工智能领域的贡献荣获此殊荣。辛顿，被誉为“人工智能教父”，因与同事开发的生成模型——玻尔兹曼机，以及在此基础上的进一步发展，为机器学习领域带来了革命性的变化。霍普菲尔德的Hopfield网络则通过物理原理实现对模式的重建，为人工智能提供了强大的计算框架。 辛顿在多伦多大学的新闻发布会上表达了对奖项的意外与荣幸，同时对人工智能可能带来的风险表示担忧，特别是担心技术失控的风险。去年，辛顿离开谷歌，旨在通过行动提高公众对人工智能潜在负面影响的认识。 此次奖项的颁发不仅体现了学科间的融合与知识体系的多维化，也反映了人工智能领域在全球科技发展中的重要地位。诺贝尔奖的授予，无疑为这一领域增添了更多关注与动力。然而，在庆祝科技进步的同时，我们也需警惕其可能带来的伦理与安全问题，促进科技的健康发展与社会福祉。

摘要： 2024年诺贝尔物理学奖揭晓，首次颁发给AI领域，旨在表彰两位杰出科学家约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿对机器学习与人工神经网络的奠基性贡献。霍普菲尔德与辛顿分别基于物理学理论，创新性地发展了霍普菲尔德网络和玻尔兹曼机，为现代AI技术提供了核心算法基础。这一荣誉打破了传统物理与AI领域的界限...

北京时间10月8日，诺贝尔物理学奖历史性地颁发给了AI领域两位先驱——约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿，以表彰他们对人工神经网络和机器学习的奠基性贡献。霍普菲尔德与辛顿基于统计物理原理设计的神经网络，不仅为机器学习提供了基础框架，而且广泛应用于粒子物理、材料科学、天体物理等科研领域及日常生活的人脸识别...

北京时间10月8日，2024年诺贝尔物理学奖揭晓，授予John J. Hopfield与Geoffrey E. Hinton两位科学家。Hopfield与Hinton因在人工神经网络领域实现机器学习方面的奠基性发现和发明，为当今强大的机器学习技术奠定了基础，获得此殊荣。他们的突破性工作基于物理科学原理，通过人工神经网络，展示了计算机如何协助解决社会面临挑战的新方式。Hinton出生于1947年，是一位多产的科学家，曾获得多项国际奖项，包括图灵奖。Hopfield则以其在神经网络领域的贡献，特别是Hopfield网络，对大脑计算过程的研究产生了深远影响。两位科学家的研究成果不仅对科学、工程领域产生巨大影响，也正在改变人们的日常生活。