作者｜余楊

編輯｜苗正卿

10月8日消息，2024年諾貝爾物理學(xué)獎出爐，多倫多名譽(yù)教授杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)和普林斯頓教授約翰·霍普菲爾德（John Hopfield），這是兩位被譽(yù)為奠定“當(dāng)今強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”的科學(xué)家，杰弗里·辛頓更是被稱為“人工智能教父”。

瑞典皇家科學(xué)院諾貝爾委員會表示，他們的發(fā)現(xiàn)和發(fā)明為人工智能領(lǐng)域近期的諸多突破奠定了基礎(chǔ)。自20世紀(jì)80年代以來，他們的工作促成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誕生，這是一種大致模仿大腦結(jié)構(gòu)的計算機(jī)架構(gòu)。

通過模仿我們大腦建立連接的方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓人工智能工具能夠“通過示例學(xué)習(xí)”。開發(fā)人員可以通過輸入數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別復(fù)雜模式，從而為當(dāng)今人工智能的一些最引人注目的用途提供支持，包括語言生成和圖像識別。

在多倫多大學(xué)的新聞發(fā)布會上，辛頓表示“大吃一驚：“我對此毫無期待。我感到非常驚訝，也很榮幸能入選。”

出人意料的是，雖被稱為“人工智能教父”，但辛頓去年曾告訴《紐約時報》，他現(xiàn)在“后悔自己一生的工作”，也“很難看出如何阻止壞人利用它做壞事”。

他所指的，是人工智能帶來的風(fēng)險。

在今天與記者的電話交談中，辛頓仍然堅持，“我們沒有體驗(yàn)過擁有比我們更聰明的東西會是什么感覺。這在很多方面都會很棒，”他說?！暗覀円膊坏貌粨?dān)心一些可能的不良后果，尤其是這些事物失控的威脅。”

辛頓不是說說而已。據(jù)悉，2023年他離開了谷歌，希望能夠從行為上引起人們對他推動實(shí)現(xiàn)的技術(shù)所帶來的潛在風(fēng)險的關(guān)注。

2013年，谷歌收購了辛頓的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)公司，這家公司是辛頓與兩名學(xué)生共同創(chuàng)立的，其中一名即包括IlyaSutskever，我們后來了解到Sutskever，是作為OpenAI的首席科學(xué)家。

諾貝爾獎委員會表彰了辛頓在20世紀(jì)80年代與同事開發(fā)出的生成模型——玻爾茲曼機(jī)：

辛頓使用了統(tǒng)計物理學(xué)的工具，統(tǒng)計物理學(xué)是一門由許多相似組件構(gòu)建的系統(tǒng)科學(xué)。通過向機(jī)器輸入運(yùn)行時很可能出現(xiàn)的示例來訓(xùn)練機(jī)器。玻爾茲曼機(jī)可用于對圖像進(jìn)行分類，或?yàn)槠溆?xùn)練的模式類型創(chuàng)建新的示例。辛頓在此基礎(chǔ)上繼續(xù)發(fā)展，幫助開啟了機(jī)器學(xué)習(xí)的爆炸式發(fā)展。

而辛頓的工作成績，要建立在另一位獲獎?wù)呒s翰·霍普菲爾德教授的Hopfield網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，Hipfield網(wǎng)絡(luò)是一個可以重建模式的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

Hopfield網(wǎng)絡(luò)利用物理學(xué)來描述材料由于原子自旋而產(chǎn)生的特性——自旋使每個原子都變成一個微小的磁鐵。整個網(wǎng)絡(luò)的描述方式與物理學(xué)中自旋系統(tǒng)的能量相同，并通過尋找節(jié)點(diǎn)之間連接的值來進(jìn)行訓(xùn)練，以便保存的圖像具有較低的能量。當(dāng)Hopfield網(wǎng)絡(luò)被輸入扭曲或不完整的圖像時，它會有條不紊地處理節(jié)點(diǎn)并更新它們的值，從而降低網(wǎng)絡(luò)的能量。因此，網(wǎng)絡(luò)逐步找到與輸入的不完美圖像最相似的保存圖像。

2016年，諾貝爾文學(xué)獎頒給美國詞作家鮑勃·迪倫（Bob Dylan），這一要聞就曾引起軒然大波，他的獲獎理由是“用美國傳統(tǒng)歌曲創(chuàng)造了新的詩意表達(dá)”。

今年，諾貝爾物理學(xué)獎更是頒給了計算機(jī)專家。有網(wǎng)友調(diào)侃道：“連諾貝爾獎都來蹭AI的熱度了”。

但在爭議的背后，或許我們更應(yīng)該關(guān)注的是學(xué)科的融合和知識體系的多維化，那些在學(xué)科交叉領(lǐng)域所裂變出來的增長點(diǎn)，以及隨之而來的“看不見的冰山”。