深度财经头条 2024年10月08日
“惊呆了,没想到会发生这种事”! AI教父获2024年诺贝尔物理学奖
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2024年诺贝尔物理学奖颁给了约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿,表彰他们在基于人工神经网络的机器学习领域做出的开创性贡献。他们利用物理学的基本原理,开发了利用网络结构处理信息的革命性技术,推动了机器学习在过去二十年的爆炸式发展。霍普菲尔德发明了联想记忆,而辛顿则基于此创建了玻尔兹曼机,能够学习识别数据特征并进行分类。他们的研究成果对物理学、计算机科学、生物学等领域产生了深远的影响,但同时也引发了关于人工智能安全和伦理的深刻思考。

🤔 **霍普菲尔德的联想记忆**: 霍普菲尔德发明了一种名为联想记忆的网络,它能够存储和重建图像和其他数据结构。当输入扭曲或不完整的图像时,该网络能够通过逐步处理节点并更新其值来降低网络的能量,最终找到与输入最相似的保存图像。这种联想记忆机制为机器学习领域带来了新的可能性,它能够帮助机器从不完整的信息中恢复完整的信息,并在模式识别、图像处理等领域展现出巨大潜力。

🤖 **辛顿的玻尔兹曼机**: 基于霍普菲尔德网络,辛顿创建了另一种名为玻尔兹曼机的网络。玻尔兹曼机能够学习识别给定类型数据中的特征元素。通过输入机器运行时可能出现的示例来训练机器,玻尔兹曼机可以用于对图像进行分类,或者为其所训练的模式类型创建新的例子。这种学习能力为机器学习领域带来了新的突破,它能够帮助机器从数据中学习规律并进行预测,在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。

⚠️ **人工智能安全与伦理**: 尽管人工神经网络在各个领域取得了巨大成功,但辛顿等专家也表达了对人工智能安全和伦理的担忧。他们认为,人工智能的发展速度可能比预期更快,未来可能会出现比人类更聪明的系统,这将对人类社会带来巨大的风险。因此,他们呼吁全球重视人工智能安全问题,并以安全和合乎道德的方式使用这项新技术,为人类带来最大利益。

🎉 **诺贝尔物理学奖的意义**: 尽管人工智能似乎与诺贝尔物理学奖关系不大,但具有学习能力的神经网络的发现及其应用与物理学密切相关。这些人工神经网络已用于推动粒子物理学、材料科学和天体物理学等各种物理学主题的研究,体现了物理学与人工智能之间的紧密联系。

🤔 **辛顿的担忧**: 辛顿对人工智能的影响感到担忧,他担心比人类更聪明的系统最终会掌控一切。他认为人工智能将与工业革命相媲美,但它将超越人类的不仅仅是体力,还有智力。他担心这种超越可能会带来不可预测的风险,并呼吁人们重视人工智能安全问题。


《科创板日报》10月8日讯(特约记者 陈俊清) 北京时间10月8日下午,2024年诺贝尔物理学奖揭晓。诺贝尔物理学奖委员会宣布,美国和加拿大科学家的约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 获奖,以表彰他们“基于人工神经网络实现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。

委员会表示:“他们利用物理学的基本概念和方法,开发出利用网络结构处理信息的技术。这导致机器学习在过去二十年里“爆炸式”发展。”

▌贡献在哪里?

据介绍,约翰·霍普菲尔德发明了一种联想记忆,可以存储、重建图像和其他类型的数据结构。当霍普菲尔德网络被输入扭曲或不完整的图像时,它会有条不紊地处理节点并更新它们的值,从而降低网络的能量。因此,网络会逐步找到与输入的不完美图像最相似的保存图像。

杰弗里·辛顿以霍普菲尔德网络为基础,创建了一个新网络——玻尔兹曼机,它可以学习识别给定类型数据中的特征元素。通过输入机器运行时很可能出现的示例来训练机器。玻尔兹曼机可用于对图像进行分类,或者为它所训练的模式类型创建新的例子。

诺贝尔物理学奖委员会主席Ellen Moons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。”

穆恩斯补充道:“人类有责任以安全和合乎道德的方式使用这项新技术,为人类带来最大利益。”

辛顿在回答研究该技术的意义时表示,人工智能将对我们的社会产生巨大影响。它将与工业革命相媲美。但它不会在体力上超越人类,而是在智力上超越人类。“我们从未体验过比我们更聪明的事物是什么样的。”

▌获奖者的担忧与诧异

霍普菲尔德为芝加哥人,是普林斯顿大学的教授,因在计算机科学、牛物学和物理学领域的开创性发现而闻名。

辛顿1933年出生于美国伊利诺伊州芝加哥。 1958年获得美国纽约州伊萨卡康奈尔大学博士学位。美国新泽西州普林斯顿大学教授。

2012年,辛顿加入了谷歌。2019年,他与蒙特利尔大学计算机科学教授YoshuaBengio和Meta首席人工智能科学家Yann LeCun一起因在神经网络方面的工作获得了图灵奖,该奖通常被称为“计算机界的诺贝尔奖”。

去年五月,他选择从谷歌研究员兼副总裁的岗位上退休,他表示,自己这样做是为了自由谈论这项技术的危险,因为他意识到计算机变得比人类更聪明的速度可能比他和其他专家预期的要快得多。

同期,他警告人们人工智能将带来“生存威胁”。随后,人工智能安全中心发表了一封由辛顿和其他数百人签名的公开信,警告称先进的人工智能可能会毁灭人类。声明中写道:“减轻人工智能灭绝的风险应该是全球的首要任务。”

一直被称为“AI教父”的辛顿似乎也没想到会拥有诺贝尔物理学奖。“我惊呆了,我没想到会发生这种事。”辛顿在听到获得诺贝尔物理学奖后告诉诺贝尔委员会。

得奖后,他表示对自己所做的工作带来的影响感到忧虑。“在同样的情况下,我还会再次这样做,但我担心,比我们更聪明的系统最终会掌控一切。”

诺贝尔物理学奖委员会主席艾伦·穆恩斯表示,虽然人工智能似乎不是诺贝尔物理学奖的有力竞争者,但具有学习能力的神经网络的发现及其应用是与物理学密切相关的。“这些人工神经网络已用于推动粒子物理学、材料科学和天体物理学等各种物理学主题的研究。”

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