2024年12月8日，诺贝尔物理学奖首次授予了人工智能领域的科学家，John Hopfield和Geoffrey Hinton因其在神经网络领域的开创性贡献获此殊荣。在瑞典斯德哥尔摩的颁奖典礼上，被称为"人工智能之父"的Hinton讲述了一个引人深思的话题：人工智能如何逐渐学会理解人类。
自然智能（Natural intelligence）过程就像一条连续的流，可以实时地感知、行动和学习。流式学习是 Q 学习和 TD 等经典强化学习 (RL) 算法的运作方式，它通过使用最新样本而不存储样本来模仿自然学习。这种方法也非常适合资源受限、通信受限和隐私敏感的应用程序。
在奖励中减去平均奖励
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2024年诺贝尔物理学奖和诺贝尔化学奖于10月揭晓，获奖者分别为美国科学家约翰·J·霍普菲尔德（John J.Hopfield）与英国科学家杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E.Hinton），以及美国生物化学家大卫·贝克（David Baker）和谷歌旗下DeepMind公司AI科学家德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper）。
今年诺贝尔奖颁给AI，是诺奖委员会感到压力的结果，需要承认深度学习的影响。 但物理奖颁给Hinton和Hopefield，获奖成果玻尔兹曼机和Hopefield网络现在完全无用。
2024年诺贝尔物理学奖的结果引发了广泛的讨论，原因是其中一位获奖者Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿），并非是传统意义上的物理学家，而是一位极具声望的人工智能研究科学家，被誉为深度神经网络的奠基人和人工智能“教父”。
经过三年的努力，ImageNet成为了一个包含1500万张互联网图像的数据集，涵盖了22000个物体类别概念。
自近日获知自己摘得诺贝尔物理学奖之后，76 岁的人工智能教父 Geoffrey Hinton 便「闲不住」了。
AI数字员工来了 10月8日，诺贝尔物理学奖一经公布，瞬间惊爆了世界。甚至获奖人之一的杰弗里·E.辛顿（Geoffrey E. Hinton）本人，都大吃一惊。
