為表彰其通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)機器學習而做出的的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明，本年度諾貝爾物理學獎被授予了美國普林斯頓大學的生命科學家霍普費爾德（John J. Hopfield）和加拿大多倫多大學的“AI教父”辛頓（Geoffrey E. Hinton）。

瑞典皇家科學院在2024年10月8日發(fā)布的新聞稿中寫到，兩位獲獎?wù)呃梦锢韺W工具構(gòu)建了多種方法，為機器學習奠定了基礎(chǔ)。其中霍普菲爾德創(chuàng)建了可以存儲和重建信息的結(jié)構(gòu)，而辛頓則后續(xù)發(fā)明了可以獨立發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性的方法，兩者對于目前廣泛使用的大型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習正在顛覆科學、工程和日常生活。

霍普費爾德（左）和辛頓。來源：諾貝爾官網(wǎng)

公開資料顯示，今年91歲的霍普費爾德出生于美國芝加哥，1958年獲得康奈爾大學博士學位，隨后在普林斯頓大學任教。普林斯頓大學已連續(xù)11年蟬聯(lián)美國綜合大學里本科排名第一。包括霍普費爾德在內(nèi)，該校至少已有24人獲得諾貝爾物理學獎。其他領(lǐng)域的杰出學者更是不計其數(shù)。

1982年，已在普林斯頓大學任教的霍普費爾德在工作中創(chuàng)建了一種計算機網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以強化人工神經(jīng)元的連接強度，并通過找到節(jié)點之間的連接值進行訓練，他創(chuàng)造的聯(lián)想記憶可以存儲和重建數(shù)據(jù)中的圖像等形式。

而今年78歲的辛頓出生于英國倫敦，1978年獲得愛丁堡大學博士學位。他是反向傳播算法和對比散度算法的發(fā)明人之一，同樣是深度學習的積極倡導者。

同樣是在1982年，在多倫多大學任教的辛頓在一次學術(shù)會議上受霍普費爾德發(fā)言啟發(fā)，第一次了解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在那之后，他和另一位著名學者謝諾夫斯基（Terry Sejnowski）在霍普費爾德的基礎(chǔ)之上狂熱地研究推廣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在1985年發(fā)明了名為“玻爾茲曼機器”的機器學習結(jié)構(gòu)。

他們的成果與早期的機器學習架構(gòu)不同，在解決實際問題方面足夠高效。圖像識別和語言翻譯工具等當今許多人工智能系統(tǒng)的成功，便是在“玻爾茲曼機器”的基礎(chǔ)之上，以及大量數(shù)據(jù)和計算能力的結(jié)合下誕生的，同時也為ChatGPT等大型語言模型提供了動力。

在今天接受媒體采訪時，辛頓首先謙遜地表示“沒有想到”，同時就自己與霍普費爾德的研究對新技術(shù)開發(fā)所產(chǎn)生的積極影響整體持樂觀態(tài)度：這將與工業(yè)革命相媲美。他同時還預(yù)測，人工智能將徹底改變醫(yī)療保健等領(lǐng)域，大大提高生產(chǎn)力。

但與此同時，辛頓也警告這波革命所帶來的負面后果，尤其是人工智能在失控后導致的威脅。他說自己最擔心人工智能系統(tǒng)超越人類，并最終反噬人類。

截至發(fā)稿，諾貝爾物理學獎已經(jīng)頒發(fā)118次，有227位獲得者，許多為兩人或以上共同獲得。評選范圍從基礎(chǔ)理論研究到應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新，可以細分為基礎(chǔ)物理、應(yīng)用物理、天體物理等幾大類。獲獎成果的應(yīng)用也早已融入甚至改變了普通人的生活，如磁懸浮列車、核磁共振成像、太陽能板、LED燈等。

諾貝爾評選委員會通常在每年10月的第一個工作日起開始公布各項得主，依次為生理學或醫(yī)學獎、物理學獎、化學獎、文學獎、和平獎與經(jīng)濟學獎。頒獎禮定于12月10日，即諾貝爾逝世周年的紀念日在斯德哥爾摩舉行。

?今年，霍普費爾德和辛頓將平分1100萬瑞典克朗（約合745萬元人民幣）獎金。獎金金額會隨著諾貝爾基金會當年的收入而變動，該收入包括投資收益和捐贈。?

來源：界面新聞 作者：陳升龍