两位人工智能的先驱——约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿——10月8日获得诺贝尔物理学奖，因为他们帮助创造了机器学习的基石，机器学习正在彻底改变我们的工作和生活方式，但也给人类带来了新的威胁，其中一位获奖者说。
被称为人工智能教父的Hinton先生是加拿大和英国的公民，在多伦多大学工作，Hopfield先生是在普林斯顿大学工作的美国人。
诺贝尔委员会在一份新闻稿中表示:“今年的两位诺贝尔物理学奖得主利用物理学工具开发了一些方法，这些方法是当今强大的机器学习的基础。”
瑞典皇家科学院(Royal Swedish Academy of Sciences)诺贝尔委员会成员埃伦·穆恩斯(Ellen Moons)表示，这两位获奖者“利用统计物理学的基本概念设计了人工神经网络，这些神经网络具有联想记忆的功能，并能在大型数据集中发现模式”。
她说，这种网络已被用于推进物理学研究，“也已成为我们日常生活的一部分，例如面部识别和语言翻译。”
辛顿预测，人工智能最终将对文明产生“巨大影响”，带来生产力和医疗保健的改善。
“这将与工业革命相提并论，”他在对记者和瑞典皇家科学院(Royal Swedish Academy of Sciences)官员的公开呼吁中说。
“它不是在体力上超越人类，而是在智力上超越人类。我们没有经历过比我们聪明的东西是什么感觉。在很多方面，它都将是美妙的，”辛顿说。“但我们也不得不担心一些可能的不良后果，特别是这些事情失去控制的威胁。”
诺贝尔委员会表彰了机器学习和人工智能背后的科学，也提到了对其可能的负面影响的担忧。穆恩斯说，尽管它有“巨大的好处，但它的快速发展也引发了对我们未来的担忧。”总的来说，人类有责任以安全和合乎道德的方式使用这项新技术，为人类带来最大的利益。”
辛顿也有同样的担忧。他辞去了谷歌的职位，这样他就可以更自由地谈论他帮助创造的技术的危险。
10月8日，他说他对这一荣誉感到震惊。
“我目瞪口呆。我完全不知道会发生这样的事，”他在接受诺贝尔委员会的电话采访时说。
霍普菲尔德没有立即做出回应。
欣顿在20世纪80年代帮助开发了一种被称为反向传播的技术，这种技术在训练机器如何“学习”方面发挥了重要作用。
他在多伦多大学的团队后来使用神经网络赢得了2012年著名的ImageNet计算机视觉竞赛，令同行们惊叹不已。这一胜利催生了大量的模仿者，催生了现代人工智能的崛起。
Hinton先生和其他人工智能科学家Yoshua Bengio和Yann LeCun在2019年获得了计算机科学的最高奖项图灵奖。
“很长一段时间以来，人们认为我们三个人所做的都是胡说八道，”辛顿在2019年对美联社(the Associated Press)说。“他们认为我们被误导了，我们所做的事情让看起来很聪明的人浪费时间，这是一件非常令人惊讶的事情。我想对年轻的研究人员说的是，不要因为每个人都说你所做的很愚蠢而退缩。”
诺贝尔委员会说，霍普菲尔德创造了一种联想记忆，可以存储和重建图像和其他类型的数据模式。
“最让我着迷的仍然是思维如何来自机器的问题，”霍普金斯在富兰克林研究所(Franklin Institute) 2019年授予他物理学奖后发布在网上的一段视频中说。
辛顿以霍普菲尔德的网络为基础，建立了一个新的网络，该网络使用一种不同的方法，被称为玻尔兹曼机(Boltzmann machine)。委员会称，这种方法可以学会识别特定类型数据中的特征元素。
为期六天的诺贝尔奖宣布于周一开始，美国人维克多·安布罗斯(Victor Ambros)和加里·鲁夫昆(Gary Ruvkun)因发现细胞内的微小遗传物质而获得医学奖，这些遗传物质在细胞内充当开关，帮助控制细胞的行为和时间。如果科学家们能更好地了解它们是如何工作的，以及如何操纵它们，那么有一天，它可能会导致对癌症等疾病的有效治疗。
诺贝尔物理学奖的奖金为1100万瑞典克朗(合100万美元)，这是该奖项的创始人、瑞典发明家阿尔弗雷德·诺贝尔(Alfred Nobel)留下的遗产。获奖者将被邀请在12月10日诺贝尔逝世纪念日的颁奖典礼上领奖。
10月9日将公布化学物理奖，10月10日将公布文学奖。诺贝尔和平奖将于10月11日公布，经济学奖将于10月14日公布。
这则新闻由美联社报道。
