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原標題：LeCun銳評諾獎：出于壓力才頒給AI，但兩個成果已經完全無用，玻爾茲曼機和Hopefield網絡
關鍵字：報告,神經網絡,深度,機器人,諾貝爾獎
文章來源：量子位
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內容摘要：

西風 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAILeCun最新演講，公開表示：
今年諾貝爾獎頒給AI，是諾獎委員會感到壓力的結果，需要承認深度學習的影響。
但物理獎頒給Hinton和Hopefield，獲獎成果玻爾茲曼機和Hopefield網絡現在完全無用。
言語間不乏調侃“化學獎塞不下更多人，所以只能選了物理”，“Hopefield是生物物理學家，Hinton的模型以物理學家命名，勉強合理”。
臺下觀眾也蚌埠住了，爆發陣陣笑聲。
眾所周知，今年的諾貝爾物理學獎頒給了機器學習先驅Hopfield、Hinton，前者因其“提出了Hopfield神經網絡，以相當于物理學中自旋系統能量的方式進行描述”，后者因其“提出的玻爾茲曼機，使用了統計物理學中的工具”。
有人把視頻發在了X上，網友看到LeCun此番發言一時間炸開了鍋。
有人覺得LeCun這是酸了。
也有人認為LeCun說的不無道理。
具體怎么回事？最近，LeCun參加了題為“機器如何達到人類水平智能”的主題講座。
就在活動將要結束的時候，回答了大家提出的一些感興趣的問題。
一開始的問題是：這些人工智能模型，實體化的角色是什么，以實現真

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