LeCun銳評諾獎：出于壓力才頒給AI，但獲獎成果已完全無用

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關(guān)鍵字：報告,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度,機器人,諾貝爾獎
文章來源：夕小瑤科技說
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夕小瑤科技說分享來源 | 量子位LeCun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(jié)果，需要承認(rèn)深度學(xué)習(xí)的影響。
但物理獎頒給Hinton和Hopefield，獲獎成果玻爾茲曼機和Hopefield網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在完全無用。
言語間不乏調(diào)侃“化學(xué)獎塞不下更多人，所以只能選了物理”，“Hopefield是生物物理學(xué)家，Hinton的模型以物理學(xué)家命名，勉強合理”。
臺下觀眾也蚌埠住了，爆發(fā)陣陣笑聲。
眾所周知，今年的諾貝爾物理學(xué)獎頒給了機器學(xué)習(xí)先驅(qū)Hopfield、Hinton，前者因其“提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以相當(dāng)于物理學(xué)中自旋系統(tǒng)能量的方式進(jìn)行描述”，后者因其“提出的玻爾茲曼機，使用了統(tǒng)計物理學(xué)中的工具”。
有人把視頻發(fā)在了X上，網(wǎng)友看到LeCun此番發(fā)言一時間炸開了鍋。
有人覺得LeCun這是酸了。
也有人認(rèn)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(dá)到人類水平智能”的主題講座。
就在活動將要結(jié)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(xiàn)真正的智能。
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