诺奖时刻:他们架起了AI和物理学间的桥梁|红杉爱科学
霍普菲尔德神经网络利用了描述材料的原子自旋特性的物理学。它的诞生为递归神经网络的发展铺平了道路,其提出的能量最小化原理,对于解决优化问题产生了深远影响。杰弗里·辛顿,英裔加拿大计算机科学家、神经科学家,加拿大多伦多大学教授,前“谷歌大脑”负责人。辛顿是神经网络早期(且一直没有放弃)的重要研究者之一。20世...
史上最大争议!大模型之父Geoff Hinton,获诺贝尔物理奖
他们使用物理学的基本概念和方法,开发了利用网络结构处理信息的技术。机器学习与传统软件不同,传统软件的工作原理类似于食谱。软件接收数据,根据清晰的描述进行处理并产生结果,就像有人收集食材并按照食谱加工,制作出蛋糕一样。机器学习则不同,计算机通过示例学习,使其能够处理过于模糊和复杂而无法通过逐步指令管理的问...
搞AI 的,包揽诺贝尔物理、化学奖
这两项工作都借鉴了物理学的概念和方法。Hopfield使用了描述磁性材料的物理学原理,而Hinton则利用了统计物理学的理论。JohnJ.HopfieldGeoffreyE.Hinton化学奖TheNobelPrizeinChemistry2024wasdivided,onehalfawardedtoDavidBaker"forcomputationalproteindesign",theotherhalfjoin...
推动机器学习技术“爆炸式”发展——2024年诺贝尔物理学奖授予...
“霍普菲尔德网络”利用了物理学中描述物质特性的原理。根据该原理,材料因原子自旋而具有独特特性,这种特性使每个原子成为一个小型磁铁。整个网络的描述方式相当于物理学中自旋系统的能量,它通过寻找节点之间连接的值来进行训练,从而使得保存的图像具有较低的能量。当输入扭曲或不完整的图像时,“霍普菲尔德网络”会系统地...
诺贝尔物理学奖为何授予机器学习?
得益于对磁性材料的了解,霍普菲尔德利用描述自旋相互影响时材料如何发展的物理学原理,建立了一个具有节点和连接的模型网络。霍普菲尔德等人继续发展霍普菲尔德网络的运作细节,例如可以存储任何值的节点,而不仅仅是0或1。如果把节点想象成图片中的像素,它们可以有不同的颜色,而不仅仅是黑色或白色。改进的方法使保存更多的...
为什么拉小提琴像锯木头?这事得问问物理学家
然而,当初学者尝试拉小提琴时,情况就变得更复杂了(www.e993.com)2024年10月17日。当弓看似以规定的方式拉动琴弦,弦却可能会发出刺耳的哨声、尖叫声或吱呀声,而不是预期中的声音。这种(折磨众多初学者的)差异源于拨弦和拉弦背后不同的物理原理。线性与非线性:拨弦与拉弦的区别研究发现,类似于吉他演奏的各种拨弦过程可以用线性系统理论来描述...
一堂特别的“车内物理课”!张朝阳利用“电磁感应”推导三相电动机...
物理基础理论怎么走向尖端科技?为什么说一切电磁现象背后都是麦克斯韦方程组?近日,搜狐创始人、董事局主席兼首席执行官、物理学博士张朝阳在沃尔沃新能源车内讲了一堂物理课,从电磁场理论到三相电动机工作原理,硬核解读新能源汽车背后的电动力学原理。“真正精彩创新都来自于对本质的把握“,张朝阳强调从第一性原理出发理...
重在物理学和日常生活中有什么含义?这种理解如何影响实际应用?
首先,从能源方面来看,物理学的原理在能源的产生、传输和利用中起着至关重要的作用。例如,电磁感应定律是发电机工作的基础,让我们能够将机械能转化为电能,满足日常生活和工业生产的用电需求。太阳能电池板的工作原理则基于光电效应,将太阳能转化为电能,为可持续能源的发展提供了重要途径。
专访哈佛理论物理学家瓦法:人总是对万物如何运作怀有好奇心
其次,物理是科学的奠基部分,是生物和化学以及其它学科的基础。如果要理解科学的基础,你需要回到物理。物理学本身也有众多分支,而了解最基本的原理则是最有趣的部分。试图去了解物质如何运作是一件有趣的事情,这也是我认为我的书在这方面会有帮助的地方。当然,这本书也与典型的物理科普读物有区别,这本书没有...
诺贝尔物理学奖罕见一幕,“AI教父”意外获奖,物理圈傻眼
当时,Hopfield利用了他的物理学背景来探索分子生物学的理论问题,在南加州帕萨迪纳加州理工学院,他找到了构建具有许多小组件协同工作系统的灵感。受益于了解磁性材料的物理学原理,他能够使用描述自旋相互影响时材料的物理学特性,来构建具有节点和连接的示例网络。