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關(guān)注2024諾獎(jiǎng)|物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了“AI教父”:他們奠定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),讓AI變得更加“聰明”和強(qiáng)大

:2024年10月08日 揚(yáng)子晚報(bào)網(wǎng)
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北京時(shí)間10月8日,2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)開獎(jiǎng)。出人意料的是,今年的物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家,美國(guó)科學(xué)家約翰·霍普菲爾德和加拿大科學(xué)家杰弗里·欣頓獲得殊榮,以表彰他們?cè)谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器...

北京時(shí)間10月8日,2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)開獎(jiǎng)。出人意料的是,今年的物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家,美國(guó)科學(xué)家約翰·霍普菲爾德和加拿大科學(xué)家杰弗里·欣頓獲得殊榮,以表彰他們?cè)谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)為啥要頒給了“AI教父”?記者就此采訪了南京大學(xué)人工智能學(xué)院俞揚(yáng)教授。

物理學(xué)獎(jiǎng)為啥頒給人工智能?

早年的AI研究者不少來自數(shù)學(xué)、物理等學(xué)科

8日下午開獎(jiǎng)后,網(wǎng)友們瞬間“炸開”:諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和人工智能到底有什么關(guān)系?難道真的要成為諾貝爾獎(jiǎng)版的“圖靈獎(jiǎng)”?俞揚(yáng)告訴記者,人工智能和基礎(chǔ)學(xué)科還確實(shí)有關(guān)聯(lián)。“早期的人工智能研究還不是一個(gè)專門的領(lǐng)域。上世紀(jì)60年代,沒有專門的計(jì)算機(jī)方向,人工智能剛剛開始萌芽,能夠?qū)懗绦蛟谀菚r(shí)候算是‘新鮮事’。從事計(jì)算機(jī)研究的科研人員,很多都是數(shù)學(xué)和物理領(lǐng)域的研究者。包括我們中國(guó)的‘圖靈獎(jiǎng)’得主姚期智教授,早年也從事物理學(xué)研究,并獲得物理學(xué)博士學(xué)位。”

2024年諾獎(jiǎng)物理學(xué)獎(jiǎng)得主之一的約翰·霍普菲爾德同樣是學(xué)物理出身。約翰·霍普菲爾德是美國(guó)康奈爾大學(xué)的物理學(xué)博士,工作后又“跳出舒適圈”,開始轉(zhuǎn)向生物學(xué)領(lǐng)域的神經(jīng)科學(xué)研究。這樣的學(xué)術(shù)背景,讓他的科研工作充滿跨學(xué)科的挑戰(zhàn)性。1982年,約翰·霍普菲爾德在PNAS(美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊 ) 上發(fā)表了一篇橫跨物理學(xué)、生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)的論文《Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities》,在當(dāng)時(shí)掀起了一股物理學(xué)家學(xué)習(xí)神經(jīng)科學(xué)的熱潮,并把眾多物理學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家?guī)肷窠?jīng)科學(xué)的大門。

今年諾獎(jiǎng)的另一位獲獎(jiǎng)?wù)呓芨ダ铩ば李D,同樣學(xué)科背景很交叉。據(jù)悉,辛頓在劍橋大學(xué)國(guó)王學(xué)院讀本科的時(shí)候,至少讀了生理學(xué)、化學(xué)、物理學(xué)、建筑、哲學(xué)、心理學(xué)等N個(gè)專業(yè)。在人工智能研究領(lǐng)域,他擁有比約翰·霍普菲爾德更為響亮的名頭,他不僅是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的最高獎(jiǎng)“圖靈獎(jiǎng)”的獲得者,還被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“三駕馬車”之一,享有“AI教父”的美譽(yù)。“今天機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大模型,都離不開兩位科學(xué)家的研究,因此,諾貝爾獎(jiǎng)對(duì)兩位AI領(lǐng)域的前輩進(jìn)行表彰,也是對(duì)AI發(fā)展的認(rèn)可。”俞揚(yáng)說。

致力于讓計(jì)算機(jī)變得“更聰明”

他們教會(huì)計(jì)算機(jī)“十八般武藝”

真要?dú)w納共同的獲獎(jiǎng)原因,那便是兩位科學(xué)家都在借助物理系統(tǒng)模型,探尋讓計(jì)算機(jī)變得更加“聰明”的原理。俞揚(yáng)告訴記者,擁有大腦的人類或是其他生物,可以思考、看圖、對(duì)話,那么計(jì)算機(jī)是不是也可以?人工智能領(lǐng)域的研究者們,一直朝著這個(gè)方向在努力。人類的大腦擁有一個(gè)龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“搬”進(jìn)計(jì)算機(jī),并且一步步教計(jì)算機(jī)“新知識(shí)”,那計(jì)算機(jī)是不是可以像人一樣,學(xué)會(huì)翻譯語言、識(shí)別圖像甚至是合理對(duì)話等技能呢?

今年諾獎(jiǎng)物理學(xué)獎(jiǎng)的兩位獲獎(jiǎng)?wù)撸褪墙逃?jì)算機(jī)“學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)”的“優(yōu)秀教師”。1982年,約翰·霍普菲爾德提出了一種革命性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),被稱為“霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)”。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)能夠具有一定的記憶和聯(lián)想能力,比如圖像,并且在給定不完整或有噪聲的輸入時(shí),能夠重構(gòu)出最相似的存儲(chǔ)模式,適合處理有噪聲或部分缺失的數(shù)據(jù),比如恢復(fù)受損的圖像或識(shí)別手寫字符,這種方法為一系列高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展提供了啟發(fā)。

杰弗里·欣頓“調(diào)教”下的計(jì)算機(jī)“大腦”更聰明了一些。他對(duì)于計(jì)算機(jī)有著更高的期待,希望電腦能像人類一樣自主學(xué)習(xí)和分類信息。1985年,辛頓和同事提出了“玻爾茲曼機(jī)”,這種結(jié)構(gòu)允許網(wǎng)絡(luò)不僅能識(shí)別已知模式,還能生成新的、相似的模式。更重要的是,辛頓在1986年推廣的“反向傳播”方法,成為今天最主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)方法,使得如今的各種“大模型”成為可能。

跨學(xué)科獲獎(jiǎng),“AI教父”自稱“沒想到”

他們的研究成果,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域

“AI教父”杰弗里·欣頓10月8日表示,能夠拿到諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng),連他自己都沒想到。但不可否認(rèn)的是,越來越“聰明”的人工智能,已經(jīng)和物理、生物、化學(xué)等多學(xué)科一道,在我們的生活中起到了越來越重要的作用。如今的機(jī)器學(xué)習(xí),已經(jīng)成為人工智能最大的一個(gè)子領(lǐng)域,能夠從早期的手寫字符和動(dòng)物圖片的識(shí)別,發(fā)展成為今天的圖像處理和人機(jī)對(duì)話,“智商”高得讓人類產(chǎn)生了危機(jī)感。

“人工智能的模型越來越大,從一個(gè)到多個(gè),再到現(xiàn)在的上千億個(gè)參數(shù),這背后是一代代研究人員的堅(jiān)持。”俞揚(yáng)介紹,約翰·霍普菲爾德和杰弗里·欣頓所處的時(shí)代,人工智能研究并不算熱門,甚至可以稱為“冷板凳”。正是科學(xué)家們甘于坐“冷板凳”,執(zhí)著于自己的科研目標(biāo),才讓人工智能獲得了今天的發(fā)展成就。

讓科研工作者們執(zhí)著的機(jī)器學(xué)習(xí),到底對(duì)我們有什么用途?俞揚(yáng)教授表示,人工智能研究的目的是創(chuàng)造服務(wù)和幫助人類的工具,延伸人類的活動(dòng)范圍和能力。擁有數(shù)十億甚至上萬億參數(shù)的“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,從語言翻譯到圖像識(shí)別,從推薦系統(tǒng)到科學(xué)研究。它們幫助物理學(xué)家在海量數(shù)據(jù)中尋找希格斯粒子,協(xié)助天文學(xué)家發(fā)現(xiàn)系外行星,甚至在預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)新材料方面發(fā)揮重要作用。

專家表示,人工智能還會(huì)成為人類對(duì)未知探索的動(dòng)力來源。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、人工智能的應(yīng)用,越來越多的問題能很快得到答案,但我們對(duì)于未知的探索依然會(huì)繼續(xù)。科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步只會(huì)拓展我們思考問題的范疇和角度,這種“知無涯”的探索,正是人工智能的魅力所在。

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物理學(xué)獎(jiǎng)沒頒給物理學(xué)家,不是第一次了……

2021年獲得諾獎(jiǎng)物理學(xué)獎(jiǎng)的是氣候研究學(xué)者

諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)沒頒給物理學(xué)家,并不是首次。2021年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng),同樣出人意料的頒給了氣候研究者。日本氣象學(xué)家真鍋淑郎、德國(guó)氣象學(xué)家克勞斯·哈塞爾曼和意大利物理學(xué)家喬治·帕里西分享獎(jiǎng)項(xiàng)。南信大氣候與應(yīng)用前沿研究院院長(zhǎng)羅京佳曾與真鍋淑郎在同一個(gè)研究機(jī)構(gòu)一起工作過。他曾表示,物理學(xué)是一門基礎(chǔ)學(xué)科,而氣候研究則是物理學(xué)科的應(yīng)用方向,所以,不要認(rèn)為物理學(xué)獎(jiǎng)的頒獎(jiǎng)是“跑題”,氣候?qū)<业墨@獎(jiǎng)是完全“認(rèn)真的”。

揚(yáng)子晚報(bào)/紫牛新聞  楊甜子

校對(duì) 李海慧

[我要糾錯(cuò)]
[ 編輯:王振袢 &發(fā)表于江蘇 ]
關(guān)鍵詞: 北京時(shí)間 10月 8日 2024 諾貝爾

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