2024-10-09 09:00:10
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Nobelpreis Physik 2024: Pioniere der KI
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New York Times - Technology
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John Hopfield und Geoffrey Hinton erhielten den Nobelpreis für Physik für ihre grundlegenden Entdeckungen im maschinellen Lernen unter Verwendung künstlicher neuronaler Netze, die Wissenschaft, Technik und den Alltag revolutioniert haben.
rp_online
Nobelpreis für Physik 2024: Auszeichnung für die Grundlagen heutiger KI-Systeme
Technologie
Der Nobelpreis für Physik 2024 ehrt die Grundlagen heutiger KI-Systeme. Die Preisträger Geoffrey Hinton und John Hopfield entwickelten in den 1980er Jahren bahnbrechende Konzepte wie neuronale Netzwerke und Boltzmann-Maschinen, die bis heute die Basis für KI-Anwendungen bilden.
marktechpost.com
Maschinelles Lernen trifft Physik: Die Geschichte des Nobelpreises 2024 - MarkTechPost
Technologie
Der Nobelpreis für Physik 2024 wurde an John J. Hopfield und Geoffrey E. Hinton für ihre bahnbrechende Arbeit bei der Entwicklung grundlegender Technologien des maschinellen Lernens unter Verwendung künstlicher neuronaler Netze verliehen, die einen transformativen Einfluss auf die Physik und die KI hatten.
Other Chemistry News - Chemistry News
KI-unterstützte Forschung, neue Materialien im Visier für den Nobelpreis für Chemie
Technologie
Potenzielle Kandidaten für den Nobelpreis für Chemie umfassen KI-unterstützte Forschung und neue Materialien. Kommentatoren spekulieren, dass KI eine Rolle spielen könnte, wobei Google DeepMinds AlphaFold und Omar Yaghi's MOF-Materialien als Favoriten gelten. Weitere Nominierte sind der Biochemiker Chi-Huey Wong, der Chemieingenieur Robert Langer und der Pionier der Optogenetik Karl Deisseroth.
General Physics News - Science News, Physics News, Physics, Material Sciences, Science
Nobel-winning physicist 'unnerved' by AI technology he helped create
Technology
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A Nobel-winning US physicist who developed the Hopfield network and co-winner Geoffrey Hinton, who improved on it with the Boltzmann machine, found recent AI advances "very unnerving." Hinton, the "Godfather of AI" who serves as a professor emeritus at the University of Toronto, said it was impossible to know how to escape catastrophic AI scenarios at present, calling for more research on AI safety.
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