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诺贝尔物理学奖,为何授予机器学习?
学术
2024-10-17 15:12
内蒙古
辛顿开发的玻尔兹曼机 成为了生成模型的早期例子。玻尔兹曼机常被用作一个大网络的一部分,可以用来根据观众的喜好推荐电影或电视剧。
机器学习与传统软件不同,传统软件的工作方式就像一种配方。传统软件接收数据,然后根据清晰的描述进行处理并产生结果,就像有人收集原料并按照食谱处理。相反,在机器学习中,计算机通过实例学习,使其能够解决模糊和复杂的问题,这些问题无法通过一步一步的指令来管理。
约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿因“通过人工神经网络 实现机器学习的基础性发现和发明”,获得2024年诺贝尔物理学奖。
10月8日,2024年诺贝尔物理学奖出乎意料地授予机器学习研究领域,结果公布后,连获奖者本人杰弗里·E·辛顿(Geoffrey E. Hinton)在接受瑞典皇家科学院的电话采访时,也直呼“没有想到”。
2024年,普林斯顿大学的约翰·J·霍普菲尔德(John J. Hopfield)和加拿大多伦多大学的杰弗里·E·辛顿因“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”,获得诺贝尔物理学奖。
获奖者将共享1100万瑞典克朗(约合745万元人民币)奖金。
诺贝尔物理学奖为何花落机器学习?
机器学习在过去15到20年里爆炸式发展,它利用了一种叫做人工神经网络的结构。
所以当我们谈论人工智能时,通常指的是使用人工神经网络的机器学习。
虽然计算机不能思考,但机器现在可以模拟记忆和学习等功能。
这要得益于今年诺贝尔物理学奖得主的创造性工作。
今年的两位诺贝尔物理学奖得主两位获奖者约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿从20世纪80年代开始就在人工神经网络方面开展了重要工作。
他们使用了物理学的工具来开发方法,这些方法是当今强大的机器学习的基础。
霍普菲尔德创造了一种联想记忆,可以存储和重建图像和其他类型的数据模式。
当给定一个不完整或稍微扭曲的网络模式时,霍普菲尔德的方法可以找到最相似的存储模式。
1980年,霍普菲尔德离开了普林斯顿大学的职位,他的研究兴趣把他带出了物理学同行们工作的领域。
他来到加州理工学院担任化学和生物学教授。
在那里,他可以使用计算机资源进行免费实验,并发展他关于神经网络的想法。
但他并没有放弃自己的物理学基础。
磁性材料由于原子自旋而使得每个原子都能成为一个微小的磁铁,相邻原子的自旋相互影响。
得益于对磁性材料的了解,霍普菲尔德利用描述自旋相互影响时材料如何发展的物理学原理,建立了一个具有节点和连接的模型网络。
霍普菲尔德等人继续发展霍普菲尔德网络的运作细节,例如可以存储任何值的节点,而不仅仅是0或1。
如果把节点想象成图片中的像素,它们可以有不同的颜色,而不仅仅是黑色或白色。
改进的方法使保存更多的图片成为可能,即使它们非常相似,也可以区分它们。
图片来自诺奖官网。
记住一幅图像是一回事,但要解释它所描绘的内容需要更多的东西。
辛顿曾在英格兰和苏格兰研究实验心理学和人工智能,他想知道机器是否能像人类一样学会处理模式,分类和解释信息。
当霍普菲尔德1982年发表关于联想记忆的文章时,辛顿正在卡内基梅隆大学工作。
辛顿将霍普菲尔德发明的网络作为一个新网络的基础,这种新网络使用另一种方法是玻尔兹曼机,可以学习识别给定类型数据中的特征元素。
这一方法发表于1985年。
辛顿使用了统计物理学的工具,通过给机器输入案例来训练机器。
玻尔兹曼机不是从指令中学习,而是从给定的例子中学习,它可对图像进行分类,或者为它所训练的模式类型创建新的案例。
玻尔兹曼机每次更新一个节点的值,最终机器将进入一种状态,在这种状态下,节点的模式可以改变,但整个网络的属性保持不变。
根据玻尔兹曼方程 ,每个可能的模式都有一个特定的概率,这个概率由网络的能量决定。
当机器停止时,它创造了一个新的模式,这使得玻尔兹曼机成为了生成模型的早期例子。
约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿因“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”,获得2024年诺贝尔物理学奖。
20世纪90年代,许多研究人员对人工神经网络失去了兴趣,但辛顿是继续在该领域探索的科学家之一,他还在这项工作的基础上帮助启动了当前机器学习的爆炸性发展。
2006年,他和同事开发了一种预训练网络的方法,该网络由一系列分层的波尔兹曼机组成。
这种预训练为网络中的连接提供了一个更好的起点,从而优化了识别图像元素的训练。
玻尔兹曼机常被用作一个大网络的一部分,可以用来根据观众的喜好推荐电影或电视剧。
值得一提的是,辛顿因在深度学习方面的贡献与约书亚·本希奥和杨立昆一同被授予了2018年的图灵奖 。
今天的人工神经网络通常是巨大的,由更多层组成。
它们被称为深度神经网络,它们的训练方式被称为深度学习。
人工智能越来越深入各行各业、帮助科学研究。
诺奖官方评价称,物理学为机器学习的发展提供了工具,物理学作为一个研究领域如何也从人工神经网络中受益将是有趣的。
编辑 /张志红
审核 / 范瑞强
复核 / 张志红
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