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关注2024诺奖|物理学奖颁给了“AI教父”:他们奠定人工神经网络基础,让AI变得更加“聪明”和强大

:2024年10月08日 扬子晚报网
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北京时间10月8日,2024年诺贝尔物理学奖开奖。出人意料的是,今年的物理学奖颁给了人工智能领域的科学家,美国科学家约翰·霍普菲尔德和加拿大科学家杰弗里·欣顿获得殊荣,以表彰他们在人工神经网络机器...

北京时间10月8日,2024年诺贝尔物理学奖开奖。出人意料的是,今年的物理学奖颁给了人工智能领域的科学家,美国科学家约翰·霍普菲尔德和加拿大科学家杰弗里·欣顿获得殊荣,以表彰他们在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明。诺贝尔物理学奖为啥要颁给了“AI教父”?记者就此采访了南京大学人工智能学院俞扬教授。

物理学奖为啥颁给人工智能?

早年的AI研究者不少来自数学、物理等学科

8日下午开奖后,网友们瞬间“炸开”:诺贝尔物理学奖和人工智能到底有什么关系?难道真的要成为诺贝尔奖版的“图灵奖”?俞扬告诉记者,人工智能和基础学科还确实有关联。“早期的人工智能研究还不是一个专门的领域。上世纪60年代,没有专门的计算机方向,人工智能刚刚开始萌芽,能够写程序在那时候算是‘新鲜事’。从事计算机研究的科研人员,很多都是数学和物理领域的研究者。包括我们中国的‘图灵奖’得主姚期智教授,早年也从事物理学研究,并获得物理学博士学位。”

2024年诺奖物理学奖得主之一的约翰·霍普菲尔德同样是学物理出身。约翰·霍普菲尔德是美国康奈尔大学的物理学博士,工作后又“跳出舒适圈”,开始转向生物学领域的神经科学研究。这样的学术背景,让他的科研工作充满跨学科的挑战性。1982年,约翰·霍普菲尔德在PNAS(美国国家科学院院刊 ) 上发表了一篇横跨物理学、生物学、计算机科学的论文《Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities》,在当时掀起了一股物理学家学习神经科学的热潮,并把众多物理学家和计算机科学家带入神经科学的大门。

今年诺奖的另一位获奖者杰弗里·欣顿,同样学科背景很交叉。据悉,辛顿在剑桥大学国王学院读本科的时候,至少读了生理学、化学、物理学、建筑、哲学、心理学等N个专业。在人工智能研究领域,他拥有比约翰·霍普菲尔德更为响亮的名头,他不仅是计算机领域的最高奖“图灵奖”的获得者,还被誉为深度学习领域的“三驾马车”之一,享有“AI教父”的美誉。“今天机器学习领域的大模型,都离不开两位科学家的研究,因此,诺贝尔奖对两位AI领域的前辈进行表彰,也是对AI发展的认可。”俞扬说。

致力于让计算机变得“更聪明”

他们教会计算机“十八般武艺”

真要归纳共同的获奖原因,那便是两位科学家都在借助物理系统模型,探寻让计算机变得更加“聪明”的原理。俞扬告诉记者,拥有大脑的人类或是其他生物,可以思考、看图、对话,那么计算机是不是也可以?人工智能领域的研究者们,一直朝着这个方向在努力。人类的大脑拥有一个庞大的神经网络,如果将这个神经网络“搬”进计算机,并且一步步教计算机“新知识”,那计算机是不是可以像人一样,学会翻译语言、识别图像甚至是合理对话等技能呢?

今年诺奖物理学奖的两位获奖者,就是教计算机“学会学习”的“优秀教师”。1982年,约翰·霍普菲尔德提出了一种革命性的网络结构,被称为“霍普菲尔德网络”。这个网络能够具有一定的记忆和联想能力,比如图像,并且在给定不完整或有噪声的输入时,能够重构出最相似的存储模式,适合处理有噪声或部分缺失的数据,比如恢复受损的图像或识别手写字符,这种方法为一系列高级神经网络模型的发展提供了启发。

杰弗里·欣顿“调教”下的计算机“大脑”更聪明了一些。他对于计算机有着更高的期待,希望电脑能像人类一样自主学习和分类信息。1985年,辛顿和同事提出了“玻尔兹曼机”,这种结构允许网络不仅能识别已知模式,还能生成新的、相似的模式。更重要的是,辛顿在1986年推广的“反向传播”方法,成为今天最主流的神经网络模型的学习方法,使得如今的各种“大模型”成为可能。

跨学科获奖,“AI教父”自称“没想到”

他们的研究成果,已经被广泛应用于各个领域

“AI教父”杰弗里·欣顿10月8日表示,能够拿到诺贝尔物理学奖,连他自己都没想到。但不可否认的是,越来越“聪明”的人工智能,已经和物理、生物、化学等多学科一道,在我们的生活中起到了越来越重要的作用。如今的机器学习,已经成为人工智能最大的一个子领域,能够从早期的手写字符和动物图片的识别,发展成为今天的图像处理和人机对话,“智商”高得让人类产生了危机感。

“人工智能的模型越来越大,从一个到多个,再到现在的上千亿个参数,这背后是一代代研究人员的坚持。”俞扬介绍,约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿所处的时代,人工智能研究并不算热门,甚至可以称为“冷板凳”。正是科学家们甘于坐“冷板凳”,执着于自己的科研目标,才让人工智能获得了今天的发展成就。

让科研工作者们执着的机器学习,到底对我们有什么用途?俞扬教授表示,人工智能研究的目的是创造服务和帮助人类的工具,延伸人类的活动范围和能力。拥有数十亿甚至上万亿参数的“深度神经网络”被广泛应用于各个领域,从语言翻译到图像识别,从推荐系统到科学研究。它们帮助物理学家在海量数据中寻找希格斯粒子,协助天文学家发现系外行星,甚至在预测蛋白质结构和设计新材料方面发挥重要作用。

专家表示,人工智能还会成为人类对未知探索的动力来源。随着互联网的普及、人工智能的应用,越来越多的问题能很快得到答案,但我们对于未知的探索依然会继续。科学技术的进步只会拓展我们思考问题的范畴和角度,这种“知无涯”的探索,正是人工智能的魅力所在。

链接:

物理学奖没颁给物理学家,不是第一次了……

2021年获得诺奖物理学奖的是气候研究学者

诺贝尔物理学奖没颁给物理学家,并不是首次。2021年的诺贝尔物理学奖,同样出人意料的颁给了气候研究者。日本气象学家真锅淑郎、德国气象学家克劳斯·哈塞尔曼和意大利物理学家乔治·帕里西分享奖项。南信大气候与应用前沿研究院院长罗京佳曾与真锅淑郎在同一个研究机构一起工作过。他曾表示,物理学是一门基础学科,而气候研究则是物理学科的应用方向,所以,不要认为物理学奖的颁奖是“跑题”,气候专家的获奖是完全“认真的”。

扬子晚报/紫牛新闻  杨甜子

校对 李海慧

[我要纠错]
文:王振袢&发表于江苏
关键词: 北京时间 10月 8日 2024 诺贝尔

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