诺贝尔物理学奖的“跨界”:人工智能与物理学的奇妙邂逅 | 多维研究
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2024-10-14 08:10
上海
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研究团队|多维资本科技团队
当 2024 年诺贝尔物理学奖的获奖名单公布时,全球学术界屏息以待。出人意料的是,获奖者并非来自黑洞研究或粒子加速器实验的物理学家,而是两位“AI 教父”级的学者——约翰·J·霍普菲尔德 (John J. Hopfield) 和杰弗里·E·欣顿 (Geoffrey E. Hinton)。他们在神经网络研究方面的开创性工作为人工智能的现代发展奠定了坚实的基础。这一获奖不仅打破了物理学奖项的传统壁垒,也让我们意识到 AI 正逐渐成为推动科学创新的核心力量。2024 年诺贝尔物理学奖得主约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿|诺贝尔官网此次获奖带来了一个重要信号:科学的创新越来越依赖于跨学科的合作,而物理学与人工智能的结合无疑是其中的典型。霍普菲尔德和欣顿这两位科学家以其丰富的跨学科背景和对人工智能的开创性贡献,证明了物理学、计算机科学、神经科学等学科之间的交叉融合对推动 AI 进步至关重要。通过将神经网络研究引入物理学的思维框架,他们成功为现代 AI 的基础理论奠定了坚实根基,也让 AI 的发展从此步入了一个新的时代。人工智能的起源离不开神经网络的构建与优化。20 世纪 40 年代,科学家们开始尝试通过数学建模模拟大脑中神经元和突触的复杂网络结构,这逐渐催生了神经网络的概念。心理学家 Donald Hebb 提出的“Hebbian 学习理论”指出,当两个神经元共同活跃时,它们之间的连接会被加强,这一理论为人工神经网络中的训练提供了基础。神经网络的研究希望通过加强神经元的连接来实现模式识别与记忆的功能,这一概念也成为了后来的神经网络学习机制的雏形。
然而,早期神经网络的研究进展缓慢。在 20 世纪中期,由于计算资源的匮乏和学界对 AI 应用前景的质疑,神经网络研究一度陷入停滞,被冷落为学术探索的边缘领域。学界普遍认为,机器无法模拟人类复杂的思维过程,AI 只能停留在理论层面。而直到 20 世纪 80 年代,霍普菲尔德和欣顿的出现才改变了这种状况,为神经网络的研究注入了新的活力。他们通过从物理学和数学中借鉴概念和方法,为神经网络提供了新的结构和计算方式,才使得这一领域的潜力真正显现出来。霍普菲尔德提出的神经网络模型独辟蹊径,将物理学中的“自旋”概念引入 AI 研究。他将神经元节点和突触连接映射为物理系统中的原子和自旋,将神经网络转变为一个“动态能量系统”。这种创新性思维让人类第一次看到机器能够通过模仿大脑神经元之间的相互作用,实现复杂的信息处理与存储。霍普菲尔德于 1982 年提出的联想记忆模型成为神经网络发展史上的重要里程碑。不同于传统计算机系统的逻辑处理模式,霍普菲尔德的模型采用了一种模糊匹配的方式,实现了机器的“联想记忆”功能。这一模型的关键在于,即便输入模式不完整或略有失真,网络依然能够在其存储的“记忆”中找到最接近的匹配,并进行恢复。霍普菲尔德将这种过程比作一个小球在“能量景观”中滚动:每个输入模式都像小球一样,会最终停留在网络能量最低的“谷底”,这个谷底便是系统存储的某个特定记忆。霍普菲尔德神经网络可以用来重现包含噪声或被部分擦除的数据 | Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences在技术实现上,霍普菲尔德通过构建包含节点(代表神经元)和连接(模拟突触)的一种动态结构,使得每个节点状态的调整能够基于最小化能量的原则,从而实现高效的信息匹配与识别。以图像识别为例,霍普菲尔德网络不仅可以存储图像模式,还可以在图像不完整或出现一定失真的情况下,通过不断优化能量状态,重构出接近原始图像的内容。这种“模糊匹配”的能力让神经网络系统在非完美数据环境下依然可以稳定高效地运作。也正是这一点,使得霍普菲尔德网络成为模式识别和数据恢复领域的重要工具。霍普菲尔德的联想记忆模型不仅展示了人工神经网络能够存储和重现复杂信息的能力,还为 AI 的实用性提供了可能。这一模型的应用场景从图像识别扩展到数据检索、医学成像等多个领域,成为 AI 领域的重要奠基石,推动了神经网络技术的发展。在霍普菲尔德模型的启发下,欣顿进一步将神经网络的发展推向了新高峰,提出了“玻尔兹曼机”。玻尔兹曼机不同于传统神经网络,基于统计物理学的概率模型,通过节点状态的自适应更新实现能量的最小化,进而稳定整个网络的模式。玻尔兹曼机的设计理念巧妙地结合了物理学中的热力学思想,将节点分为“可见节点”和“隐藏节点”。其中,可见节点与外界信息互动,隐藏节点则通过内部连接影响整体模式。玻尔兹曼机的最大创新在于其自适应的学习机制:通过在训练中不断调整节点间的连接强度,机器能够“学习”特定模式,并在数据中识别相似特征。这种通过概率化方法实现的自我调整,让神经网络能够灵活适应不同的数据,提升了网络的适应性和表达能力。尽管早期的玻尔兹曼机在计算效率上存在瓶颈,但其思想直接启发了生成对抗网络(GAN)的开发和应用。GAN 通过生成器与判别器的相互对抗,生成高质量的图像、视频等内容,展示了神经网络在生成式任务中的潜力。玻尔兹曼机的提出标志着神经网络从单纯的数据处理模型向更具创造力的生成模型的过渡。以 GAN 为例,生成器通过不断生成新内容,判别器则负责区分生成内容的真假,最终提升生成内容的质量。这一技术现已被广泛应用于自动图像生成、深度伪造等前沿领域,揭示了神经网络在图像处理上的巨大潜力。欣顿的玻尔兹曼机模型不仅推动了深度学习的兴起,更让人类看到了生成式 AI 的广阔前景。霍普菲尔德与欣顿的研究为 2010 年代的生成式 AI 革命奠定了坚实的理论基础。某个周日,欣顿坐在办公室,突然有人敲门,门外站着一个年轻人——Ilya Sutskever。那一刻,仿佛 AI 的命运之轮悄然开始转动。Ilya很早就有一种直觉:只要把神经网络模型做大一点,就会得到更好的效果。而欣顿的信念始终是:AI 的突破需要全新的想法或算法,而不仅仅是模型的扩大。新的想法确实重要,比如像Transformer这样的新架构。但实际上,当今AI的发展主要源于数据的规模和计算的规模。2011年,欣顿带领Ilya和另一名研究生James Martins,发表了一篇字符级预测的论文。他们使用维基百科训练模型,尝试预测下一个HTML字符。模型首次采用了嵌入(embedding)和反向传播,通过将每个符号转化为嵌入值,再结合反向传播算法优化网络参数,机器能够从大量数据中“学会”语言模式,从而在文本、图像和音频生成上具备一定的“理解”能力。当时的人们不相信模型能够理解任何东西,但实验结果令人震惊,模型仿佛已经学会了思考——所有信息都被压缩到了模型权重中。欣顿带领 Ilya Sutskever 等学生进行字符预测实验 | 网络这些突破为现代生成式 AI 模型(如 GPT-4)奠定了理论支持,帮助 AI 系统在海量数据中找到模式并生成相应的输出。生成式 AI 的成功依赖于数据和计算能力的规模化整合,使其能够处理文本、图像等多种形式的信息,无论是在自然语言生成、图像处理还是复杂数据的多模态融合上都展现了极高的灵活性。欣顿的学生 Ilya Sutskever 后来成为 OpenAI 的联合创始人,并在 Transformer 架构上取得了突破性进展。Transformer 的注意力机制使网络能够在大规模数据中实现长距离依赖关系的处理,从而生成更精准的语言和图像模型,推动了现代 AI 在生成式任务上的飞跃。2024 年诺贝尔物理学奖对 AI 研究的认可,象征着跨学科研究的未来方向。霍普菲尔德和欣顿的获奖,向我们展示了物理学、神经科学、计算机科学等多学科协作的重要性。AI 技术的本质是多种学科智慧的融合,使其在医疗、生命科学、物理学等领域展现出巨大潜力。例如,AI 已被用于分子模拟与新药研发中,通过大数据和计算模拟,加速新材料和新药的设计过程;在医疗领域,AI 可以辅助医生进行疾病诊断,为癌症等重大疾病的早期诊断带来新的可能性。然而,AI 的迅速发展也引发了许多伦理与安全挑战。在推动科技创新的同时,确保 AI 技术的发展方向能够造福全人类成为多学科合作的关键课题。随着 AI 的应用领域不断扩展,AI 与伦理、隐私保护和安全的相关讨论将成为科技发展中不可忽视的重要议题。未来的 AI 技术不仅要通过跨学科合作实现技术创新,还需要在社会各界的共同努力下,探索一条负责任的技术发展道路。霍普菲尔德和欣顿的成就不仅体现了科学家的智慧和探索精神,也启发我们思考未来的科技创新该如何发展。随着 AI 的不断成熟,多学科融合的协作将成为科技进步的新常态,推动人类在医疗、农业、气候变化等领域取得更多突破。这是一个科学与人文不断交汇的新时代,AI 将引领我们不断拓展科技与人类福祉的边界。