跨越AI与物理的创新：2024年诺贝尔物理学奖为何颁给人工智能奠基者？
文摘
2024-10-09 21:00
四川
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为何颁给人工智能奠基者？
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约翰·霍普菲尔德与杰弗里·辛顿凭借将物理学原理应用于人工神经网络的开创性研究获奖，技术突破与潜在风险并存。
2024年诺贝尔物理学奖授予了两位人工智能领域的奠基者——约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿。他们的开创性研究催生了现代机器学习和人工神经网络的发展，推动了AI技术的广泛应用。然而，辛顿近年来对人工智能的潜在危险发出警告，引发了公众对技术进步与伦理的深思。![]()
被称为“人工智能教父”的杰弗里·辛顿在加拿大多伦多Enercare中心举行的2023年Collision大会上发表演讲。
在人工智能领域掀起一场革命的两位科学家，普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和多伦多大学的杰弗里·辛顿，荣获了2024年诺贝尔物理学奖。此次获奖表彰了他们在20世纪80年代为人工神经网络发展所作出的杰出贡献，这些技术如今已经成为图像识别、语言生成等AI应用的基石。辛顿在获奖后坦言：“我非常震惊，完全没有预料到会得到这样的荣誉。”这一意外的胜利不仅让全球的AI研究者欢欣鼓舞，也让科技圈的目光重新聚焦于这两位科学家开创性的研究。
开创性研究：
从物理学到人工智能
霍普菲尔德和辛顿的研究最早可以追溯到20世纪80年代，他们从物理学中汲取灵感，将统计模型应用到机器学习领域。这种跨学科的方法不仅改变了计算机科学的面貌，也对多个物理学领域产生了深远影响。诺贝尔委员会主席艾伦·穆恩斯在颁奖典礼上表示：“人工神经网络已经广泛用于物理学的诸多研究领域，例如粒子物理、材料科学和天体物理学。”![]()
诺贝尔奖颁奖典礼插图，介绍神经元和人工神经元。霍普菲尔德提出的Hopfield网络，将神经元间的连接类比为物理系统中的能量状态，成功模拟了人脑的联想记忆机制。这一创新突破使得计算机能够根据输入的部分信息，自动“回忆”或补全整体模式，从而具备了图像重建与模式识别的能力。辛顿则在此基础上进一步发展了Boltzmann机，通过引入概率概念，使神经网络能够处理更复杂的模式识别问题。他借鉴了19世纪物理学的玻尔兹曼方程，并将其应用于人工神经网络，为机器学习与统计物理学之间搭建了一座桥梁。这些技术奠定了现代AI的基础，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域产生了广泛的应用。
跨学科突破：
为何是诺贝尔物理学奖？
令人瞩目的是，这项人工智能领域的研究为何会获得诺贝尔物理学奖，而非计算机或数学领域的奖项？许多网友在获奖消息公布后纷纷表示惊讶。事实上，诺贝尔委员会的决定不仅仅因为这些研究对人工智能的贡献，更重要的是它们深深植根于物理学的原理。![]()
首先，霍普菲尔德和辛顿的研究方法都基于统计物理学的概念。霍普菲尔德的神经网络模型是借鉴了物理中对自旋系统的描述——这些系统中的原子类似小磁体，能够呈现不同的能量状态。霍普菲尔德提出的模型模拟了这些系统的最低能量状态，从而让网络能有效存储和回忆信息。另一方面，辛顿的Boltzmann机直接应用了玻尔兹曼方程，这是物理学中用于描述气体分子统计行为的核心公式之一。通过引入这种概率论模型，辛顿成功地将机器学习问题转化为类似物理系统的状态空间问题。两者都展示了如何运用物理学的基本原理，去解决计算机科学和神经网络中的复杂问题。诺贝尔委员会也特别指出，“他们的研究不仅对人工智能领域产生了巨大影响，也极大推动了物理学领域的进展”。例如，Hopfield网络和Boltzmann机被广泛应用于材料科学、粒子物理和天体物理等领域，帮助科学家们模拟和理解复杂系统。正是由于这项跨学科的影响力，霍普菲尔德和辛顿的研究被视为在物理学领域中的重要贡献。
技术成就的背后：对AI的隐忧
尽管辛顿被誉为“人工智能教父”，但他本人对这一领域的快速发展抱有深深的忧虑。2023年5月，辛顿辞去了在谷歌的职务，以便更加自由地讨论人工智能可能带来的潜在风险。他曾公开表示，AI的发展可能导致不受控制的超级智能系统，对人类社会构成威胁。“看看五年前的技术水平，再看看现在的进展，继续这样的发展，未来将令人害怕，”辛顿在接受采访时如此表达对AI失控的担忧。在诺贝尔奖公布当天，辛顿再次重申了对AI发展的双重态度。“我们从未有过与比我们更聪明的东西共处的经验，”他说道。“这将会带来很多美好的变化，但我们也必须警惕可能的负面后果，特别是这些系统可能失控的威胁。”![]()
