中國青年報(bào)客戶端北京10月8日電（中青報(bào)中青網(wǎng)記者 張渺 實(shí)習(xí)生 梅藐）在諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)的交響樂章中，人工智能領(lǐng)域的成就奏響了新篇章。北京時(shí)間10月8日，2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)揭曉。美國科學(xué)家約翰霍普菲爾德與英國科學(xué)家杰弗里辛頓因“在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)方面的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”獲此殊榮。
諾貝爾獎(jiǎng)官網(wǎng)供圖
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)，最初的靈感來自大腦的結(jié)構(gòu)。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，大腦的神經(jīng)元由具有不同數(shù)值的節(jié)點(diǎn)表示。這些節(jié)點(diǎn)通過類似于突觸的連接相互影響，并且可以變得更強(qiáng)或更弱。例如，通過在同時(shí)具有高數(shù)值的節(jié)點(diǎn)之間建立更強(qiáng)的連接，以此來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。
今年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)兩位獲獎(jiǎng)?wù)撸褂梦锢韺W(xué)工具，為人工智能的發(fā)展奠定了理論基矗他們讓人工智能學(xué)會(huì)“智能”，能夠模擬人類的記憶和學(xué)習(xí)過程。
“我沒想到。”得知獲獎(jiǎng)這件事后，杰弗里辛頓在接受媒體采訪時(shí)說。
最近兩年來，人們經(jīng)常談?wù)撊斯ぶ悄艿陌l(fā)展，談?wù)撃切┰絹碓铰斆鞯腁I。這背后是研究者幾十年的探索的結(jié)果，從20世紀(jì)80年代起，辛頓和霍普菲爾德就已經(jīng)各自開始在相關(guān)領(lǐng)域深耕。
作為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”和“深度學(xué)習(xí)之父”，辛頓于1947年出生于英國倫敦，1978年獲英國愛丁堡大學(xué)博士學(xué)位，如今是加拿大多倫多大學(xué)教授。他是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的先驅(qū)，教會(huì)了人工智能如何自動(dòng)查找數(shù)據(jù)中的屬性，從而執(zhí)行識(shí)別圖片中特定元素等任務(wù)。他還在2018年，獲得了圖靈獎(jiǎng)這一計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的最高榮譽(yù)。
而美國普林斯頓大學(xué)教授約翰霍普菲爾德，則是創(chuàng)建了一種名為“霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)”的聯(lián)想存儲(chǔ)器，可以存儲(chǔ)和重建圖像以及數(shù)據(jù)中的其他類型模式。
在構(gòu)建這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，霍普菲爾德用上了物理學(xué)。他曾獲得2022年的玻爾茲曼獎(jiǎng)，獲獎(jiǎng)理由是“擴(kuò)展了統(tǒng)計(jì)物理學(xué)的邊界，使其涵蓋生命現(xiàn)象，從分子水平信息傳輸?shù)膭?dòng)力學(xué)校對(duì)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)，他創(chuàng)建了一種用于思考大腦計(jì)算的新語言”。
以“霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)”為基礎(chǔ)，辛頓使用統(tǒng)計(jì)物理學(xué)的方法，構(gòu)建了玻爾茲曼機(jī)。
統(tǒng)計(jì)物理學(xué)是研究由眾多相似組件構(gòu)成的系統(tǒng)的一門科學(xué)，通過向機(jī)器提供那些在運(yùn)行時(shí)極可能出現(xiàn)的情況作為示例，科學(xué)家可以對(duì)機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練。在這一領(lǐng)域，玻爾茲曼機(jī)展現(xiàn)了其獨(dú)特的價(jià)值，它不僅能夠有效地對(duì)圖像進(jìn)行分類，還能創(chuàng)造出與其所訓(xùn)練模式類型相似的新示例。這一成果讓機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域出現(xiàn)了“爆炸性發(fā)展”。
辛頓和霍普菲爾德的這些研究，都是在20世紀(jì)80年代就已經(jīng)做出來了。幾十年過去，他們的研究不斷獲得認(rèn)可。正如諾貝爾物理學(xué)委員會(huì)主席艾倫穆恩斯所評(píng)價(jià)的那樣，他們的工作“已經(jīng)帶來了最大的效益”。
來源：中國青年報(bào)客戶端
