2024诺贝尔物理学奖花落“人工智能”

2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·欣顿。

    据央视新闻报道，瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德（John J.Hopfield）和杰弗里·E·欣顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。

    两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作。他们将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。

    诺贝尔物理委员会主席埃伦·蒙斯表示，“获奖者的工作已经产生了巨大的效益。在物理学领域，我们将人工神经网络应用于广泛的领域，例如开发具有特定属性的新材料。”

    在人工神经网络机器学习领域获奖

    “今年诺贝尔物理学奖得主的突破工作建立在物理学的基础上。”诺贝尔奖官方社交账号上写道，他们展现了一种全新的方式，让人们利用计算机来帮助和指导社会面临的挑战。

    根据诺贝尔官网的介绍，人们在讨论人工智能的时候，通常指的是使用人工神经网络的机器学习，而这项技术最初是受到大脑结构的启发。

    今年的两位获奖者从20世纪80年代就在人工神经网络方面进行了重要的工作。霍普菲尔德创造了一种关联记忆，它能够存储和重构图像以及其他模式类型。欣顿发明了一种能够自主发现数据中属性的方法，并执行任务，如识别图像中的特定元素。

    欣顿将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络，这种新网络使用另一种方法：玻尔兹曼机。玻尔兹曼机可以学习给定数据类型的特征元素，可以用来分类图像或创建新材料。这种机器学习帮助推动了当今机器学习的“爆炸性”发展。

    瑞典皇家科学院在当天发布的新闻公报中表示，长期以来，机器学习一直对研究很重要，包括对大量数据的分类和分析，而霍普菲尔德和欣顿利用物理学工具构建了一些方法，为当今强大的机器学习奠定了基础，基于人工神经网络的机器学习正在给科学、工程以及日常生活带来革命性的变化。

    蒙斯表示，这两位获奖者利用统计物理学的基本概念设计了人工神经网络，这些神经网络具有关联记忆的功能，已被用于推进各种物理学研究，包括粒子物理、材料科学和天体物理学，同时也已成为人们日常生活的一部分，例如面部识别和语言翻译。

    “获奖令我大吃一惊”

    1933年，霍普菲尔德出生于美国伊利诺伊州芝加哥市，1958年获得康奈尔大学博士学位，现任美国普林斯顿大学教授，因其在计算机科学、生物学和物理学方面的开创性发现而闻名。

    1947年，欣顿出生在英国伦敦。20世纪70年代初，欣顿在英国爱丁堡大学读研究生时开始研究神经网络。《纽约时报》指出，当时几乎没有多少研究人员相信这个想法。

    1978年，欣顿获得爱丁堡大学博士学位，如今他在加拿大多伦多大学担任教授。2019年，欣顿与蒙特利尔大学计算机科学教授约舒亚·本希奥以及纽约大学教授扬·莱坎 （中文名杨立昆） 一起获得了被称为“计算机界的诺贝尔奖”——图灵奖，以表彰他们在人工智能深度学习方面的工作。

    这三位科学家被并称为“深度学习三巨头”，欣顿也被外界称为当代人工智能的“教父”。得知获奖消息后，欣顿表示，获奖令他大吃一惊。

    “我现在待在加利福尼亚州的一家廉价旅馆里面，这里的网络和电话信号都不太好，我本来打算今天去做核磁共振 （MRI） 检查的，但现在我不得不取消了！”欣顿在新闻发布会上接受电话连线时说。

    被记者问及其研究帮助开发的技术的潜在意义时，欣顿指出，人工智能将对人类社会产生“巨大影响”，“它将与工业革命相媲美。但它不是在体力上超越人类，而是在智力上超越人类。我们不知道比我们更聪明的东西是什么样子。”

    同时，欣顿也提醒注意人工智能的潜在风险，“我们也必须担心一些可能出现的不良后果，尤其是这些东西失控的威胁。”

    蒙斯也在新闻发布会上强调，虽然机器学习有着巨大的好处，但是它的快速发展也引发了我们对未来的担忧，总的来说，人类有责任以安全和合乎道德的方式来使用这项新技术，给人类带来最大利益。