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瑞典皇家科学院10月8日晓喻，将2024年诺贝尔物理学奖授予两位东谈主工智能前驱——好意思国科学家约翰·霍普菲尔德和加拿大科学家杰弗里·欣顿，赏赐他们在使用东谈主工神经网罗进行机器学习的基础性发现和发明。
“本年的两位诺贝尔物理学奖得主使用物理学器具，为咫尺巨大的机器学习手艺奠定了基础。”瑞典皇家科学院发表公报说。
这次瑞典皇家科学院为何“相中”东谈主工智能（AI）群众？霍普菲尔德和欣顿的后果与物理学有何干系？
为AI发展发达关节作用
“霍普菲尔德和欣顿的谋略范围是统计物理、数学物理、非线性物理，是以属于物理学范围。”复旦大学智能复杂体系执行室主任、上海数学中心谷超豪谋略长处聘教训林伟先容，他们研发的东谈主工神经网罗是典型的复杂系统，需要用格物致知的精神去深切筹商，将物理学与数学、统计学、臆想机科学、脑科学等学科进行交叉。
东谈主工神经网罗是20世纪80年代以来，东谈主工智能范围兴起的谋略热门。它从信息惩处角度对东谈主脑神经元网罗进行概括，诞生某种简便模子，按不同的相连面目组成不同的网罗。动作一种运算模子，东谈主工神经网罗由大皆节点（即神经元）相互相连组成，每个节点代表一种特定的输出函数，每两个节点间的相连皆代表一个关于通过该相连信号的加权值，这极端于东谈主工神经网罗的挂牵。
林伟告诉记者：“霍普菲尔德上世纪80年代发明的霍普菲尔德神经网罗，是用来刻画和模拟东谈主脑祈望挂牵的。”它是一种聚首存储系统和二元系统的神经网罗，提供了模拟东谈主类挂牵的模子。
东谈主感知到一些事物或资格了某件过后，其挂牵会被叫醒，脑海中露馅出越来越认知的图景。霍普菲尔德神经网罗也有这个功能，比如科研东谈主员把曾输入神经网罗的一张图片加工一下，让它的部分像素缺失，随后将这张图片输入神经网罗。经过屡次轮回，它会神奇地让原图复现，就像东谈主脑将渐忘的事物回忆起来同样。
很狠撸林伟先容，欣顿发明了一种不错自动发现数据特征的法子，从而实施“识别图片中特定元素”等任务。他以霍普菲尔德神经网罗为基础，创建了一个使用不同法子的新网罗——玻尔兹曼机，这种网罗不错学习识别给定类型数据中的特征元素。
欣顿使用统计物理学的器具，通过输入在机器运转时很可能出现的例子来考试机器。玻尔兹曼机可用于分类图像，或创建与其考试情势类型相似的新例子。在此基础上，这位科学家持续谋略，助力启动了现时机器学习的赶紧发展。
上海交通大学物理与天体裁院、张江高级谋略院教训洪亮以为，欣顿留住的最大“科学遗产”是被东谈主工智能期间平素招供况兼于今在各大模子中应用的“反向传播”法子。在考试东谈主工智能系统时，诓骗这种臆主义子，既“正着走”也“反着走”，也即是在正向经由中束缚反向考证，从而让AI与真确愈加接近，也更为壮健。
达不雅数据董事长兼CEO、复旦大学臆想机专科博士陈运文说：“霍普菲尔德和欣顿始创性提倡的神经网罗和深度学习手艺，为当代东谈主工智能奠定了进军的表面基础，使臆想机能够模拟东谈主类的挂牵和学习经由，对东谈主工智能如今的闹热发展起到了关节性作用，在臆想机手艺发展史上具有划期间敬爱敬爱。”
或鼓舞科研范式转机
谈及本年诺贝尔物理学奖的“跨界”问题，洪亮暗示：“91岁的霍普菲尔德是统计物理学家，77岁的欣顿则是一位100%的臆想机学家，而且还是得过臆想机范围的最高奖——图灵奖。是以获奖音书一公布，就在咱们物理与天体裁院群里引起了辩白。”这场还在握续的辩白甚而让他想起了《三体》中物理学家发出的“灵魂拷问”：物理学是不是不存在了？洪亮在他的一又友圈里暗示，今天省略是物理学历史上“追悼的一天”，却可能是科学史上“簇新的一天”。
在林伟看来，这是诺贝尔奖主动拥抱“AI期间”的一个进军举措，体现了物理学与其他学科交叉交融的趋势，值得细则。
洪亮以为，霍普菲尔德和欣顿这次获奖，可能将鼓舞物理学科研范式的改革。他通过跨学科的谋略资格发现，比较爱用AI的工程学家和生物医药学家，物理学家对AI的接收进度并不高。
究其原因，在解说天下的法子上，物理学家最擅长的是“从底层往上推”，即先搞了了1+1=2，再推出1+2=3、2+2=4，进而发展出减法、乘法和除法等，一层一层地复杂化，直至会通这个最复杂的天下。而另一种解说天下的法子是“从上至下”，也即是AI最擅长的大数据驱动，凭借富足多的数据倒推出合理的抑制，而其中的逻辑可能存在于无法破解的黑箱里。
“第一种法子是简便而好意思的，另一种法子是复杂而灵验的。”洪亮以谷歌DeepMind开辟的AI模子Alphafold为例，它瞻望卵白质、DNA、RNA、小分子等生物分子结构和相互作用的精准性，频频不错率先从底层进取逐层推演、反复考证的传统科研范式。那么国产精品 自拍偷拍，完满会通这个天下的物理之谈，究竟用什么法子更好？洪亮以为，物理学家可改革想维，正如诺奖评审改革想路同样，在更猛进度上拥抱新的范式。