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據觀察者網報導,提前十分鐘,《金融時報》的科技記者克里斯蒂娜·克里德爾(Cristina Criddle)到了約好見面的美食酒吧。可到那兒一看,傑弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)已經在大廳裡等候了。
人類與AI相似之處,過去多來自幻想。現在,這個議題不再抽象,業已成為科技與哲學交會的核心問題。當AI教父傑佛瑞.辛頓(Geoffrey Hinton)在2025世界人工智能大會(WAIC)公開演講中指出:「大語言模型理解語言的方式,和人類幾乎一樣」,這個觀點豈止炸裂了技術圈,更讓我們必須重新省思,人類的思考與學習模式,究竟有多少是獨一無二的,又有多少,其實只是複製在矽晶片上的結構?
能想像未來的自駕車不僅能「看見」路況,還能像人腦一樣「記得」關鍵畫面?抑或是醫院裡拍攝的X光或斷層掃描圖像,機器可以自動把異常區域「圈」出來,幫助醫師判斷病情嗎?陽明交通大學光電工程系講座教授劉柏村率領研究團隊,研發出光電突觸電晶體,不僅具備感測功能,亦能模擬人腦神經元的記憶與學習功能,可望成為下一代人工視覺感知與神經形態運算系統的關鍵元件。
人工智慧已逐漸融入人們生活所需,陽明交通大學研究團隊在《Nano Letters》期刊發表論文「基於無場翻轉自旋軌道矩裝置的神經形態運算」,成功開發出模仿人腦運作的超低功耗神經形態計算技術,這項技術不僅將能應用於自動駕駛能精確識別路況,更能用於醫療系統能幫助醫生更準確地診斷,為未來AI運算提供更節能的解決方案。
今年的諾貝爾獎凸顯了人工智慧(AI)的角色,化學獎頒給AI技術預測蛋白質結構的科學家,物理獎則由美國普林斯頓大學的霍普菲爾(John J. Hopfield)與加拿大多倫多大學的辛頓(Geoffrey E. Hinton)共同獲得。他們的研究是AI領域的重要基石,更為深度學習技術的廣泛應用鋪墊道路,為未來的科技與產業變革奠定基礎。
AI領域的兩位先驅,Geoffrey Hinton和John Hopfield,榮獲了2024諾貝爾物理學獎,以表彰他們在機器學習與人工神經網路的基礎性貢獻。這一獎項不僅肯定了他們在技術上的突破,也凸顯了當代人工智慧(AI)在全球科技發展中的重要性。但Hinton過去曾對AI技術的快速發展表達了深深的擔憂,他的立場引起了廣泛的討論,甚至成為AI領域未來發展的警示信號。
AI領域的兩位先驅,Geoffrey Hinton和John Hopfield,榮獲了2024諾貝爾物理學獎,以表彰他們在機器學習與人工神經網路的基礎性貢獻。這一獎項不僅肯定了他們在技術上的突破,也凸顯了當代人工智慧(AI)在全球科技發展中的重要性。但Hinton過去曾對AI技術的快速發展表達了深深的擔憂,他的立場引起了廣泛的討論,甚至成為AI領域未來發展的警示信號。
資訊工程的祖師爺成了2024年諾貝爾物理學獎的得主!開發人工神經網路進行機器學習之技術的美加學者,加拿大多倫多大學榮譽教授辛頓(Geoffrey Hinton)、美國科學家霍普菲爾德(John Hopfield),諾貝爾獎物理學委員會認為,兩位的學術研究為當紅炸子雞「生成式AI 」奠定了重要基礎,把統計物理學的模型發展出方法,讓人工神經網路能夠用於機器學習,帶來突破性的研究與應用,特此頒發今年的大獎。
2024諾貝爾物理獎8日揭曉,有「AI教父」美譽的英裔加拿大科學家辛頓(Geoffrey E. Hinton)與美國研究「深度學習」的物理學家霍普菲爾德(John J. Hopfield)共享殊榮。辛頓以霍普菲爾德開創的「人工神經網路」(artificial neural network)為基礎,開發了可辨別數據屬性的「玻爾茲曼機器」,大幅改變AI面貌,但他近年屢次示警AI發展太迅速非常危險,甚至坦言自己某種程度創造了「怪物」。
2024年諾貝爾物理獎得主,中歐時間周二(8日)上午11時45分(台灣時間下午5時45分)揭曉,由美國普林斯頓大學科學家霍普菲爾德(John J. Hopfield)、生於英國的加拿大多倫多大學科學家辛頓(Geoffrey E. Hinton)共享殊榮,以表彰他們藉由人工神經網絡實現機器學習的基礎發現與發明。
全球領先的工業自動化公司Honeywell,宣布與世界級半導體大廠恩智浦半導體簽署合作備忘錄,雙方將強化商業建築對能源使用的感測與控制。根據國際能源署統計,建築營運占全球最終能源消費的三成,也產生超過四分之一的溫室氣體排放,因此建築節能已是當務之急。