☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
诺贝尔物理学奖授予 AI 科学家
编辑 | X_X
2024 年 10 月 8 日，诺贝尔物理学奖授予了两位人工智能（AI）领域的科学家以表彰他们的发现。
诺贝尔奖评审团表示，被誉为「人工智能教父」的英裔加拿大科学家 Geoffrey Hinton 和美国物理学家 John Hopfield 因「利用人工神经网络实现机器学习的发现和发明」而获得该奖。
爱派AiPy
融合LLM与Python生态的开源AI智能体
1 查看详情
意义：
1. 人工神经网络（ANN）的发展Geoffrey Hinton 和 John Hopfield 的研究重点是发展人工神经网络（ANN）。深度学习与 Hopfield 网络Hinton 在深度学习领域做出了突出贡献，提出了使训练深层神经网络成为可能的反向传播算法。Hopfield 以其 Hopfield 网络而闻名，这是一种具有记忆存储能力的递归神经网络。他们的工作为机器学习提供了理论基础。机器学习的影响机器学习使计算机能够从数据中学习和优化。在图像识别、自然语言处理等领域取得显著进展。机器学习技术被应用于物理学等学科的数据分析、模型构建和实验设计。AI 科学家获诺奖的意义表明 AI 在科学研究中的重要性日益凸显。鼓励更多科学家投入 AI 研究领域。AI for ScienceAI 应用逐渐渗透到多个学科。加速科学发现和改变科学研究方法。跨学科融合已成大趋势。AI 与 Science 的互补性AI 在科学发现的每个环节都有应用潜力。AI 为科学研究提供了新工具，开启了新的范式。物理学界开始认可机器学习在物理学中的作用。新的认识论物理学接纳了机器学习，标志着一种新的认识论的诞生。不再局限于数学公式，而是接受语言描述的模糊性。交叉学科的影响AI 正在改变传统研究物理学的方式。机器学习技术超越了以往的物理方法。未来科学研究将更加依赖于智能化。
以上就是诺奖颁给交叉学科，对「AI for Science」意味着什么？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/789276.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
