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諾獎(jiǎng)花落AI領(lǐng)軍者:產(chǎn)業(yè)AI變革時(shí)代來了?

發(fā)布時(shí)間:2024-10-11 17:03:15來源: 13041198719

我們正站在一個(gè)新的革命邊緣,這場革命的催化劑是AI。其不僅預(yù)示著未來科學(xué)發(fā)現(xiàn)的主導(dǎo)者,更將徹底改變我們對這個(gè)世界的認(rèn)知方式。就像歷史上的科學(xué)革命一樣,AI的發(fā)展正在引領(lǐng)我們進(jìn)入一個(gè)全新的時(shí)代,其中數(shù)據(jù)和算法將成為探索未知世界的新工具。”

“I had no idea I’d even been nominated for the Nobel Prize in Physics.(我都沒想過會(huì)被提名諾貝爾物理獎(jiǎng))”

“How could I be sure it wasn’t a spoof call.(我咋知道你們是不是惡搞我)”

John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton是今年諾貝爾物理獎(jiǎng)的獲得者。 Hinton聽到這個(gè)消息時(shí),自己都比較驚訝。 不是因?yàn)閯e的,而是因?yàn)樗约菏歉鉇I的,更準(zhǔn)確的叫法是: 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)乍一聽,它確實(shí)不物理。

官方的評論區(qū),也是炸了鍋。研究物理的、研究AI的、甚至研究生物的,都紛紛陷入了沉默。

中科院物理所公號的評論區(qū),也是討論的熱火朝天。有網(wǎng)友調(diào)侃道:“諾獎(jiǎng)為什么不給GPT。”

2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)的揭曉,將AI在物理學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用推向了高潮。John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的獲獎(jiǎng),不僅是對他們個(gè)人成就的認(rèn)可,更是對AI在解決科學(xué)難題中所扮演角色的肯定。

一個(gè)疑問是,AI為什么會(huì)獲物理諾獎(jiǎng)?這屆物理諾獎(jiǎng)的“出其不意”背后,到底透露了哪些信息?以及,AI和如今正在進(jìn)行的產(chǎn)業(yè)數(shù)字變革有哪些關(guān)聯(lián)?

 

一、物理學(xué)與AI的深層聯(lián)系

想要知道為什么這倆人能夠獲得物理諾獎(jiǎng),首先需要搞明白,這倆人究竟做出了哪些成就。

“利用物理學(xué)工具,開發(fā)出了當(dāng)今強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)方法。”這是評委會(huì)表彰時(shí)的一段話。從字面上來看,很好理解,即用基于物理打造了AI技術(shù)的底層方法論。

霍普菲爾德在1982年創(chuàng)造出聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),現(xiàn)在通稱為霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)(Hopfield network),可以存儲(chǔ)并重現(xiàn)圖像和其他數(shù)據(jù)模式的關(guān)聯(lián)記憶技術(shù);辛頓是反向傳播算法和對比散度算法的共同發(fā)明者,和深度學(xué)習(xí)的積極倡導(dǎo)者,被譽(yù)為“深度學(xué)習(xí)教父”或“AI教父”。

我們嘗試用通俗易懂的語言來解釋兩位獲獎(jiǎng)?wù)叩陌l(fā)明。

想象一下,一堆磁鐵可以自由地翻轉(zhuǎn)自己的北極和南極。這些磁鐵被雜亂無章地放置在一起,但有一種特殊的規(guī)則:如果一個(gè)磁鐵的北極對著另一個(gè)磁鐵的南極,它們就會(huì)互相吸引;反之,如果兩個(gè)磁鐵的同極相對,它們就會(huì)互相排斥。這就是所謂的自旋玻璃,一種物理學(xué)中的模型,用來描述這種混亂而又相互影響的粒子集合。

現(xiàn)在,用這個(gè)想法來構(gòu)建一個(gè)“記憶存儲(chǔ)器”。每個(gè)小磁鐵就像一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元,它們可以被設(shè)置為活躍(北極)或不活躍(南極)。當(dāng)你把這些“神經(jīng)元”放在一起時(shí),它們會(huì)互相影響,最終達(dá)到一種穩(wěn)定狀態(tài),就像磁鐵最終會(huì)排列好,使得排斥力最小化一樣。

Hopfield網(wǎng)絡(luò)就是這樣一種模仿大腦記憶方式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。你可以把一些模式(比如一串?dāng)?shù)字或者一張圖片)“教”給這個(gè)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)中的“神經(jīng)元”就會(huì)調(diào)整自己,以便在未來能夠回憶起這個(gè)模式。這就像是把一堆磁鐵按照特定的方式排列好,然后它們就能記住這種排列,即使被打亂,也能重新恢復(fù)。

再談?wù)凥inton的發(fā)明。

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