瑞典皇家科學(xué)院當(dāng)?shù)貢r間10月8日宣布,，將2024年諾貝爾物理學(xué)獎授予約翰·J·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛頓（Geoffrey E. Hinton）,，表彰他們在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明,。兩位獲獎?wù)叩难芯坑泻我饬x,？為何物理學(xué)獎會頒發(fā)給人工智能領(lǐng)域?qū)＜?？對此,，新京報記者采訪了中國科學(xué)院自動化研究所研究員,、聯(lián)合國人工智能高層顧問機構(gòu)專家曾毅和清華大學(xué)計算機系教授鄧志東進行解讀,。獲獎人開創(chuàng)第三次人工智能的研究熱潮人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20世紀(jì)80年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象,，建立某種簡單模型,，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。據(jù)鄧志東介紹,，美國物理學(xué)家John J. Hopfield在1982年和1984年發(fā)表了兩篇基礎(chǔ)性人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論文,，引起了很大反響。他提出了一種反饋互連網(wǎng)絡(luò),，并定義了一個神經(jīng)元狀態(tài)和連接權(quán)的能量函數(shù),。利用該網(wǎng)絡(luò)可以求解相聯(lián)記憶與優(yōu)化計算等問題。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)后來被稱為Hopfield網(wǎng)絡(luò),，最典型的例子是應(yīng)用該網(wǎng)絡(luò)可成功地求解旅行商問題（人工智能領(lǐng)域中經(jīng)典問題之一,，是指旅行家要旅行n個城市，要求各個城市經(jīng)歷且僅經(jīng)歷一次然后回到出發(fā)城市,，并要求所走的路程最短）,。1986年，D. E. Rumelhart和G. E. Hinton等提出了誤差反向傳播算法（Error back-propagation algorithm）,，簡稱BP算法,，該算法至今仍是所有大模型自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法采用的。在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面,，Hinton也做出了開創(chuàng)性貢獻(xiàn),，提出了AlexNet模型，實現(xiàn)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、大數(shù)據(jù)與GPU的融合,，由此開創(chuàng)了第三次人工智能的研究熱潮?！八?018年獲得圖靈獎,，這一貢獻(xiàn)也是重要原因?！编囍緰|說,，現(xiàn)在的通用大模型都是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度的含義就是把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一層層堆起來,，多層的好處就是可以支持更大規(guī)模的參數(shù),，更多數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)。Hinton也被稱為“人工智能教父”,。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與模型受理論物理與生物物理啟發(fā)此次諾貝爾物理學(xué)獎屬于“跨界”頒獎嗎,？“表面上這次獎項相關(guān)領(lǐng)域是機器學(xué)習(xí)與人工智能,，但是從更廣泛的意義上講，我認(rèn)為本次諾貝爾物理學(xué)獎實際上授予了理論物理學(xué),?！痹阏f，John Hopfield和Geoffrey Hinton兩位獲獎?wù)叩难芯勘尘岸计鹪从谖锢韺W(xué),。從人工智能的視角觀察,，兩位最核心的科學(xué)貢獻(xiàn)是將起源于理論物理、生物物理兩個學(xué)科的理論成功應(yīng)用于構(gòu)建人工智能科學(xué)理論,。從多學(xué)科交叉的視角觀察,，兩位獲獎?wù)叨际抢碚撐锢怼⑷斯ぶ悄?、神?jīng)科學(xué)的研究者,。他們的主要研究成果深深地根植于他們從計算視角對理論物理與神經(jīng)科學(xué)，特別是學(xué)習(xí)與記憶的物理與神經(jīng)科學(xué)原理的觀察,、假設(shè),、建模與實踐，而研究成果更是雙雙貢獻(xiàn)于大腦智能和人工智能基礎(chǔ)科學(xué)理論的形成,，并在人工智能與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了顯著的實踐效果與廣泛的應(yīng)用,。這說明理論物理研究及其與神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科的交叉研究對人工智能科學(xué)理論取得里程碑式的進展具有重要的意義與啟發(fā),。曾毅說,，與諸多獲得諾貝爾獎的科學(xué)成果一樣，John Hopfield和Geoffrey Hinton兩位獲獎?wù)叩目茖W(xué)貢獻(xiàn)都經(jīng)受住了時間和實踐的檢驗,。受理論物理與生物物理啟發(fā)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與模型成為現(xiàn)代人工智能最重要的理論基礎(chǔ)之一,，特別是近兩年，更在諸多科學(xué)領(lǐng)域取得了顯著和廣泛的應(yīng)用效果,，正在改變甚至顛覆諸多學(xué)科的研究范式,，因此在這個時間點獲得了更多關(guān)注，“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然在物理學(xué)領(lǐng)域還不足與基礎(chǔ)物理學(xué)定律的貢獻(xiàn)相媲美,，卻是對世界可能產(chǎn)生重大影響的人工智能科學(xué)的基礎(chǔ)性貢獻(xiàn),。”諾獎得主近年來關(guān)注人工智能安全問題近年來,，Geoffrey Hinton極為關(guān)注人工智能安全問題,。曾毅說，正是由于對人類智能和人工智能的雙重關(guān)注,，以及出于科學(xué)家對社會產(chǎn)生影響的責(zé)任心,，使得Geoffrey Hinton針對人工智能可能產(chǎn)生的濫用惡用、人工智能對人類可能造成的生存風(fēng)險進行理論研究,，并面向公眾演講,，提升公眾對人工智能風(fēng)險的認(rèn)知,。曾毅說,，他同意Geoffrey Hinton對于人工智能可能給人類產(chǎn)生生存風(fēng)險的大多數(shù)判斷,。“目前并不存在并且很難實現(xiàn)絕對安全的通用人工智能,，但是我們需要以此為目標(biāo)采用科學(xué)的方法繼續(xù)尋找可能的科學(xué)路徑,。”他認(rèn)為,，真正負(fù)責(zé)任的科學(xué)家,，不但需要有能力做出科學(xué)突破，還要對科學(xué)可能給社會造成的風(fēng)險與影響給予充分關(guān)注,，并要通過科學(xué)的方法解決可能的隱患,，使得科學(xué)貢獻(xiàn)于全人類福祉。他說,，近十年來,，我國在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究取得了進展，特別是類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,、計算體系結(jié)構(gòu),、類腦芯片方面的研究。但是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能的基礎(chǔ)理論,，特別是神經(jīng)科學(xué)與理論物理學(xué)交叉研究啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論創(chuàng)新方面,，與世界最高水平的研究具有一定差距。揭示人類智能原理,、啟發(fā)未來人工智能的研究對于全世界而言仍處于起步階段,，中國在這個領(lǐng)域應(yīng)大有可為。新京報記者 張璐編輯 樊一婧 校對 付春愔