10月8日，好意思国科学家约翰·霍普菲尔德和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿，因在使用东谈主工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明而荣获2024年诺贝尔物理学奖。
得知诺奖授予东谈主工智能边界的商榷者，上海交通大学东谈主工智能学院解说张娅既胆寒又欢腾。“胆寒的是诺贝尔物理学奖居然颁给了筹算机科学家，欢腾的是东谈主工智能边界赢得了更平凡的招供。”张娅说。
在东谈主工智能边界作出奠基性孝顺
东谈主工神经网络是一种模拟东谈主脑神经元职责神色的机器学习模子，旨在通过师法大脑的职责神色来解决复杂的筹算问题。如今东谈主工神经网络被平凡应用于医学、工程等各个边界，何况有望用于设想下一代筹算机。
“名义上看，2024年诺贝尔物理学奖授予了东谈主工智能边界，但从更平凡的兴致上讲，这个奖内容上授予了表面物理学。”中国科学院自动化商榷所商榷员、聚合国东谈主工智能高层照管人机构群众曾毅说，两位获奖者的商榷布景齐发源于物理学。
刚刚获奖的两位科学家，在东谈主工神经网络商榷方面作念了许多奠基性职责。
“辛顿建议了反向传播算法，让东谈主工神经网络的教师成为了一种可能；霍普菲尔德建议了霍普菲尔德网络，这个网络对早期东谈主工神经网络发展具有抨击兴致，20世纪80年代，许多物理学家齐曾愚弄霍普菲尔德网络收场了由物理学到神经科学的向上。”张娅说。
“1986年，辛顿发表了反向传播算法的经典论文。诚然反向传播算法出身于20世纪60年代，但这篇论文让东谈主们信得过意志到它的抨击性，掀翻了神经网络商榷边界的‘文艺回复畅通’。”商汤智能产业商榷院院长田丰说，今天，生成式东谈主工智能大模子、多模态大模子的教师齐离不开反向传播算法。
“从东谈主工智能的视角不雅察，不错说他们两位最中枢的科学孝顺，是将发源于表面物理、生物物理两个学科的表面到手应用于构建东谈主工智能科学表面。学科交叉商榷为东谈主工智能开采了新宇宙。”曾毅说。
曾毅以为，霍普菲尔德对顾忌与关系学习的智能表面筹算模子孝顺很大，该模子在结构上是一个典型的轮回神经网络，其结构雷同于东谈主脑中的海马体脑区；而辛顿对深度神经网络偏激教师纪律的孝顺，主要在端倪化与玄虚化学习的智能表面筹算模子方面，该模子在结构上是一个典型的端倪化神经网络，相似的结构不错在东谈主类大脑皮层流畅形状中找到。
效劳仍是走欠亨的冷门专科
被誉为“AI教父”的辛顿，是当代俗称的东谈主工智能三巨头之一，咫尺海外上活跃的许多东谈主工智能群众齐是他的学生或共事，比如，openAI仍是的首席科学家伊利亚·苏茨克韦尔即是他的博士生。
“辛顿在1978年赢得东谈主工智能博士学位后，正赶上东谈主工智能低谷期。阿谁时候东谈主工智能边界的主流表面是鲜艳目的和群众系统，神经网络这条路一度走欠亨。然则，辛顿并莫得解除，一直坚抓在神经网络边界作念探索。”田丰说，直到2000年傍边GPU兴起，辛顿才取得一些紧要冲破。而后，他指导学生沿途含辛茹苦，在东谈主工智能边界赢得多个里程碑式后果。
“不错说，辛顿在后生时代很苦，当时候神经网络这个商榷场地看不到但愿，因为当时候既莫得海量的互联网数据，也莫得纷乱的GPU算力，只消算法，神经网络这条路显着是走欠亨的。同期东谈主工智能亦然一个冷门专科，学这个专科的东谈主也不好找职责。”田丰告诉科技日报记者，而东谈主工智能的快速发展，却获利于辛顿在学术上的效劳。
当今，辛顿高度宥恕东谈主工智能的安全风险。“针对东谈主工智能可能产生亏本恶用、东谈主工智能对东谈主类可能酿成的活命风险，辛顿不仅进行了表面商榷，还积极面向公众开展演讲，以擢升公众对东谈主工智能风险的默契。”曾毅说。
在曾毅看来，与诸多赢得诺贝尔奖的科学后果相似，霍普菲尔德和辛顿的科学孝顺齐收受住了技艺和本质的进修。
“受表面物理与生物物理启发的东谈主工神经网络表面与模子，不仅是当代东谈主工智能最抨击的表面基础之一，近两年在诸多科学边界也取得了显耀和平凡的应用效果，正在转变致使是颠覆诸多学科的商榷范式。”曾毅说。
（记者 陆成宽）