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j9九游会官方网站|dnf武者|推动机器学习技术“爆炸式”发展

发布时间:2024-10-15 12:34:12

来源:j9九游会国际站-官方网站科技

  还记得那个横空出世即一路“狂飙”的ChatGPT吗?从2023年起ღ✿✿✿ღ,人工智能(AI)“百模大战”从硝烟燃起到全面打响ღ✿✿✿ღ,让人应接不暇ღ✿✿✿ღ。而AI模型背后的关键技术ღ✿✿✿ღ,正是机器学习ღ✿✿✿ღ。

  10月8日ღ✿✿✿ღ,瑞典皇家科学院宣布ღ✿✿✿ღ,将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿ღ✿✿✿ღ,以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现和发明j9九游会官网登录入口ღ✿✿✿ღ。ღ✿✿✿ღ。

  诺贝尔奖委员会称ღ✿✿✿ღ:“尽管计算机无法思考ღ✿✿✿ღ,但现在ღ✿✿✿ღ,机器已经可以模仿人的记忆并具备学习等功能ღ✿✿✿ღ。今年的物理学奖得主为实现这一目标作出了贡献ღ✿✿✿ღ。”

  当我们谈论AI时ღ✿✿✿ღ,通常指的是使用人工神经网络进行的机器学习ღ✿✿✿ღ。如今dnf武者ღ✿✿✿ღ,AI正在彻底改变科学ღ✿✿✿ღ、工程和日常生活ღ✿✿✿ღ。

  事实上ღ✿✿✿ღ,这项技术最初的开发灵感源自人脑结构ღ✿✿✿ღ。在人工神经网络中dnf武者j9九游会官方网站ღ✿✿✿ღ,大脑的神经元由具有不同值的节点表示ღ✿✿✿ღ。这些节点通过类似于突触的连接相互影响ღ✿✿✿ღ,这些连接可以变强或变弱ღ✿✿✿ღ。例如ღ✿✿✿ღ,通过在同时具有高数值的节点之间建立更强连接ღ✿✿✿ღ,可以对人工神经网络进行训练ღ✿✿✿ღ。

  机器学习长期以来一直是科学家们研究的重要内容ღ✿✿✿ღ,其中包括对大量数据的分类和分析ღ✿✿✿ღ。霍普菲尔德和辛顿利用物理学工具构建了新方法ღ✿✿✿ღ,为当今强大的机器学习奠定了基础ღ✿✿✿ღ。他们的研究起始阶段可回溯至20世纪80年代ღ✿✿✿ღ,早在那时ღ✿✿✿ღ,他们就在人工神经网络方面开展了重要工作ღ✿✿✿ღ。

  如何理解呢?我们可以将节点想象成像素j9九游会官方网站ღ✿✿✿ღ。“霍普菲尔德网络”利用了物理学中描述物质特性的原理ღ✿✿✿ღ。根据该原理ღ✿✿✿ღ,材料因原子自旋而具有独特特性ღ✿✿✿ღ,这种特性使每个原子成为一个小型磁铁dnf武者ღ✿✿✿ღ。整个网络的描述方式相当于物理学中自旋系统的能量j9九游会官方网站ღ✿✿✿ღ,它通过寻找节点之间连接的值来进行训练ღ✿✿✿ღ,从而使得保存的图像具有较低的能量ღ✿✿✿ღ。

  当输入扭曲或不完整的图像时九游会老哥必备的交流社区ღ✿✿✿ღ,ღ✿✿✿ღ,“霍普菲尔德网络”会系统地遍历节点并更新它们的值ღ✿✿✿ღ,从而降低网络的能量j9九游会老哥俱乐部交流ღ✿✿✿ღ。因此dnf武者ღ✿✿✿ღ,网络能够逐步找到与输入图像最相似的已保存图像ღ✿✿✿ღ。

  辛顿的研究建立在“霍普菲尔德网络”基础之上ღ✿✿✿ღ,他构建了一种使用不同方法的新网络ღ✿✿✿ღ,即玻尔兹曼机ღ✿✿✿ღ。它能够学习识别给定类型数据中的特征元素ღ✿✿✿ღ。在研究中ღ✿✿✿ღ,辛顿运用统计物理学原理J9九游真人游戏第一品牌九游会J9ღ✿✿✿ღ!ღ✿✿✿ღ,ღ✿✿✿ღ,通过输入机器运行时可能出现的示例对其进行训练ღ✿✿✿ღ。玻尔兹曼机可用于对图像进行分类ღ✿✿✿ღ,或创建训练模式类型的新示例ღ✿✿✿ღ。辛顿在此基础上进行了拓展ღ✿✿✿ღ,推动了当前机器学习的爆炸式发展j9九游会官方网站ღ✿✿✿ღ。

  “获奖者的工作已经产生了巨大效益ღ✿✿✿ღ。在物理学中ღ✿✿✿ღ,人工神经网络广泛应用于各个领域j9九游会官方登录ღ✿✿✿ღ!ღ✿✿✿ღ,例如开发具有特定属性的新材料ღ✿✿✿ღ。”诺贝尔奖物理学委员会主席埃伦·穆恩斯说ღ✿✿✿ღ。

  天津大学自然语言处理实验室负责人熊德意教授告诉科技日报记者ღ✿✿✿ღ,诺贝尔物理学奖颁给两位“AI先驱”j9九游会官方网站ღ✿✿✿ღ,除了表彰他们在将物理学与人工神经网络深度结合方面所作的贡献之外ღ✿✿✿ღ,可能还有两层隐含意义ღ✿✿✿ღ,一是物理规律不仅存在于自然界中ღ✿✿✿ღ,在数字世界(计算机模型ღ✿✿✿ღ、模型创建的虚拟世界)中也可能发挥着制约作用ღ✿✿✿ღ。二是AI与物理学等基础科学存在千丝万缕的联系ღ✿✿✿ღ,基础科学不仅为AI筑起了基座ღ✿✿✿ღ,同时其发现和理论也对AI研究提供了启发和灵感ღ✿✿✿ღ。

  与此同时ღ✿✿✿ღ,熊德意认为ღ✿✿✿ღ,随着AI纵深发展ღ✿✿✿ღ,其对基础科学的反哺作用越来越明显ღ✿✿✿ღ,智能驱动的科研极有可能成为科研第五范式ღ✿✿✿ღ;AI带来的自动化基础科研ღ✿✿✿ღ,未来可能推动基础研究实现跨域式发展ღ✿✿✿ღ。

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