2024 年诺贝尔物理学奖的两位获奖者 John Hopfield 和 Geoffrey Hinton 最近在斯德哥尔摩大学发表了最新的演讲。

现场的氛围杰出强烈！

看到 Hopfield 教师即使借助手杖也躬行到达现场发表了演讲，Hinton 教师也忍着腰痛专程飞到瑞典，让不雅众们杰出敬佩。

在此次看成中，John Hopfield 教师的演讲主题是"物理学是一种不雅点"，敷陈他个东说念主的科研履历和作念科研的念念考模式。

他爽快了许多对于科研和对物理的想法：

怎么采用问题是科研效果的关节身分

大脑是怎么产生念念想的，这对我来说是东说念主类最隐讳的问题

我认为物理学有助于联结东说念主类和寰球

Geoffrey Hinton 教师则用阳春白雪的形势敷陈了Hopfield 采集和玻尔兹曼机器的旨趣与发展，全程莫得用一个方程式。

当咱们最终了解了大脑是怎么学习的时分，我信服寝息的作用一定诟谇常蹙迫的，对此我杰出乐不雅

两位教师放手演讲时，台下的不雅众亦然忍不住齐站起来向他们饱读掌问候。

以下是现场演讲骨子，在不窜改得意的情况下，量子位对部分篇幅作念了休养。

John Hopfield：物理学是一种不雅点

约翰 · 霍普菲尔德于 1933 年出身于芝加哥，1954 年在威廉 · 莫尔学院获取第一个学位，1958 年在康奈尔大学获取博士学位。1964 年，他被任命为普林斯顿大学物理学教师，1980 年景为加州理工学院化学和生物学教师，之后他回到普林斯顿大学，现在是分子生物学名誉教师。

（以下为 John Hopfield 教师发言）

我的第一份全员责任是在比尔电话公司发明晶体管的实验室，我加入了一个六东说念主小组。初入实验室时，我在新办公室掀开竹帛期刊，参不雅库存室获取文具后，念念考着下一步责任。

在科研中，无数东说念主常鲁人持竿，很少潜入念念查验究地方的采用，而这正是科研效果的关节身分。我在科研中撰写了 40 余篇论文，几年前酿成的责任基础最终发展成霍普菲尔德模子，有关不雅点源于对赶快事件的分析。

我成长于物理学家家庭，自幼受物理学不雅念教悔，心爱探索事物旨趣，如拆解自行车、进行化学实验等，这让我大约联结复杂系统运作。上高中时，化学老非敦厚常出色，物理敦厚却对电磁学旨趣联结不及，这影响了我大学专科采用，但最终我决定在斯沃斯莫尔学院专注物理。

参预物理学商榷生院后，我在康奈尔大学学习，时代与 Albert Overhauser 配合，从他的商榷列表中采用晶体中激子发射寿命有关问题，开启商榷。获取博士学位后，我在表面小组任职，后结子化学家 David G. Thomas，成立表面实验定约，取得效果并获奥利弗里 · 巴克利固体物理学奖。

之后，我在商榷中遭遇瓶颈，前去剑桥大学寻找新地方，回普林斯顿后担任半导体组照拂人，战斗到血红卵白有关实验，为我从凝合态物理转向生物物理提供机会，我也受 Linus Pauling 不雅点启发商榷卵白质合成问题并取得效果。

1974 年论文影响我对生物知识题的商榷念念路，促使我念念考神经元采集特色等。1977 年在哥本哈根举办研讨会后，我寻求跨学科冲突，受邀参加神经科学会议，天然其时一无所知，其后加入技俩获取神经生物学灵感。

1979 年，我转任化学和生物学教师，发现了学科关联，建议新蓄意观点并撰写论文，该论文鼓吹了有关规模发展。

其后，我发现霍普菲尔德模子采集问题，2015 年与他东说念主配合建议密集渴望系念模子，盼愿鼓吹东说念主工智能发展。

我杰出尊重各个规模的群众，积极参与跨学科互动，我认为物理学有助于联结东说念主类与天地。

Hinton：Hopfield 采集与 Boltzmann 机的发展

杰弗里 · 辛顿，1947 年生于英国伦敦，获剑桥大学实验心情学博士学位，曾在爱丁堡大学从事东说念主工智能博士后商榷，在多所大学任职，现从事学术商榷，并在谷歌公司任职。

（以下为 Geoffrey Hinton 教师发言）

今天我将无谓任何方程式，向凡俗不雅众讲授 Hopfield 采集。

先来看一个二元神经元版块的小霍普菲尔德采集，其神经元间有对称加权攀附，采集全局情状是成立，成立有优良性（单位对权重总数），能量是优良性相背数，集聚合踏实于能量最小值。

霍普菲尔德建议用能量最小值对应系念，通过二元决议章程清算不完满系念，终了骨子可寻址内存。

特里 · 西诺斯基和我建议用采集构建感官输入证实，采集含可见和荫藏神经元，可见继承感官输入（如二进制图像），荫藏构建证实，能量代表证实锐利进度，咱们需要稚子量证实。

以线条画为例，有不同三维证实，咱们要让采集给出证实。

先将线条革新为线条神经元激活，线条神经元与三维旯旮神经元攀附，谈判感知光学身分让旯旮神经元互相羁系，还要依据图像线条攀附原则建设攀附，但愿通过耕作攀附强度使采集责罚两种替代证实。

这产生两个问题：一是幸免堕入局部最优的搜索问题；二是神经采集自动学习攀附的问题。

对于搜索问题，咱们通过使神经元有噪声责罚，有噪声神经元情状是二元的但决议具有概随便。

用荫藏神经元证实二进制图像时，在可见单位固定图像，赶快选荫藏神经元把柄输入决定其情状，捏续操作使系统达热均衡，此时荫藏神经元情状是均衡证实，采集学习正确权重使稚子量情状对应更好的证实，热均衡是系统踏实于概率散布（波尔兹曼散布），稚子量成立概率大。

玻尔兹曼机学习主义是使采集生成的图像访佛它感知到的实在图像，有简便学习算法，含叫醒和寝息阶段。

叫醒阶段固定图像于可见单位，让荫藏单位达热均衡后休养攀附权重，寝息阶段访佛作念梦更新神经元达热均衡后反向休养权重，该算法平均上能让采集生成图像历程访佛感知图像，波及对数似然梯度倡导，通过窜改权重使采集形态 wake 阶段看到的数据。

但玻尔兹曼机存在问题，权重变大时热均衡历程慢，天然想法很好但算法太简便，不错作念复杂的事情但速率受限。

其后我发现了受限玻尔兹曼机（RBM），其荫藏单位不互相攀附，叫醒阶段更新荫藏神经元更简便，寝息阶段有捷径虽不全齐正确但履行灵验。Netflix 公司即是用受限玻尔兹曼机结合其他步伐推选电影。

为构建特征检测器层可堆叠 RBM，将前一个 RBM 荫藏单位看成模式当数据给下一个 RBM，以此捕捉复杂有关性学习多组权重，堆叠后视为前馈采集可进行监督学习，这么运行化采集学习更快。因为采集已学习了数据结构，背面用于学事物称号相对容易，如识别物体方面。

One More Thing

就在演讲视频发布不久后，你懂的，LSTM之父又来搞事情了。

著名蓄意机科学家J ü rgen Schmidhuber发表推文称，Hopfield & Hinton 的 2024 年诺贝尔物理学奖是抄袭得来的。

J ü rgen 宣称，这两位教师重新发表了乌克兰商榷者 Ivakhnenko 和日本商榷者 Amari 在 20 世纪 60 年代和 1970 年代劝诱的步伐以过甚他技艺，且莫得援用原作家。

现在这一帖子在 X 上也曾获取了 2.1k 点赞、逾越 44 万次浏览。

有网友示意若是事情是果真，那将比剽窃更厄运：

不外也有网友以为这是 J ü rgen 吃不到葡萄就说葡萄酸的心情：

J ü rgen 还发表了一个驻守的技艺回报，列出了两位诺贝尔获奖者责任的存疑之处，感好奇瞻仰好奇瞻仰的一又友不错点击参考邻接 2 进一步阅读。

参考邻接：

[ 1 ] https://www.youtube.com/watch?v=lPIVl5eBPh8

[ 2 ] https://people.idsia.ch/~juergen/physics-nobel-2024-plagiarism.html#DLP

—  完  —

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