LeCun锐评诺奖：出于压力才颁给AI，但两个成果已经完全无用，玻尔兹曼机和Hopefield网络

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原标题：LeCun锐评诺奖：出于压力才颁给AI，但两个成果已经完全无用，玻尔兹曼机和Hopefield网络
关键字：报告,神经网络,深度,机器人,诺贝尔奖
文章来源：量子位
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内容摘要：

西风发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAILeCun最新演讲，公开表示：
今年诺贝尔奖颁给AI，是诺奖委员会感到压力的结果，需要承认深度学习的影响。
但物理奖颁给Hinton和Hopefield，获奖成果玻尔兹曼机和Hopefield网络现在完全无用。
言语间不乏调侃“化学奖塞不下更多人，所以只能选了物理”，“Hopefield是生物物理学家，Hinton的模型以物理学家命名，勉强合理”。
台下观众也蚌埠住了，爆发阵阵笑声。
众所周知，今年的诺贝尔物理学奖颁给了机器学习先驱Hopfield、Hinton，前者因其“提出了Hopfield神经网络，以相当于物理学中自旋系统能量的方式进行描述”，后者因其“提出的玻尔兹曼机，使用了统计物理学中的工具”。
有人把视频发在了X上，网友看到LeCun此番发言一时间炸开了锅。
有人觉得LeCun这是酸了。
也有人认为LeCun说的不无道理。
具体怎么回事？最近，LeCun参加了题为“机器如何达到人类水平智能”的主题讲座。
就在活动将要结束的时候，回答了大家提出的一些感兴趣的问题。
一开始的问题是：这些人工智能模型，实体化的角色是什么，以实现真

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