10月8日,，美國科學家約翰·霍普菲爾德和英裔加拿大科學家杰弗里·辛頓,，因在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習方面的基礎性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明而榮獲2024年諾貝爾物理學獎。得知諾獎授予人工智能領(lǐng)域的研究者，上海交通大學人工智能學院教授張婭既震驚又激動,?！罢痼@的是諾貝爾物理學獎竟然頒給了計算機科學家，激動的是人工智能領(lǐng)域獲得了更廣泛的認可,?！睆垕I說。在人工智能領(lǐng)域作出奠基性貢獻人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元工作方式的機器學習模型,，旨在通過模仿大腦的工作方式來處理復雜的計算問題,。如今人工神經(jīng)網(wǎng)絡被廣泛應用于醫(yī)學、工程等各個領(lǐng)域,，而且有望用于設計下一代計算機,。“表面上看,，2024年諾貝爾物理學獎授予了人工智能領(lǐng)域,，但從更廣泛的意義上講,，這個獎實際上授予了理論物理學?！敝袊茖W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)專家曾毅說，兩位獲獎者的研究背景都起源于物理學,。剛剛獲獎的兩位科學家,，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究方面做了很多奠基性工作?！靶令D提出了反向傳播算法,，讓人工神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練成為了一種可能；霍普菲爾德提出了霍普菲爾德網(wǎng)絡,，這個網(wǎng)絡對早期人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展具有重要意義，20世紀80年代,，許多物理學家都曾利用霍普菲爾德網(wǎng)絡實現(xiàn)了由物理學到神經(jīng)科學的跨越,。”張婭說,?！?986年，辛頓發(fā)表了反向傳播算法的經(jīng)典論文,。雖然反向傳播算法誕生于20世紀60年代,，但這篇論文讓人們真正認識到它的重要性，掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡研究領(lǐng)域的‘文藝復興運動’,?！鄙虦悄墚a(chǎn)業(yè)研究院院長田豐說，今天,，生成式人工智能大模型,、多模態(tài)大模型的訓練都離不開反向傳播算法?！皬娜斯ぶ悄艿囊暯怯^察,，可以說他們兩位最核心的科學貢獻，是將起源于理論物理,、生物物理兩個學科的理論成功應用于構(gòu)建人工智能科學理論,。學科交叉研究為人工智能開辟了新天地?！痹阏f,。曾毅認為，霍普菲爾德對記憶與關(guān)聯(lián)學習的智能理論計算模型貢獻很大,，該模型在結(jié)構(gòu)上是一個典型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡,，其結(jié)構(gòu)類似于人腦中的海馬體腦區(qū),；而辛頓對深度神經(jīng)網(wǎng)絡及其訓練方法的貢獻，主要在層次化與抽象化學習的智能理論計算模型方面,，該模型在結(jié)構(gòu)上是一個典型的層次化神經(jīng)網(wǎng)絡,，相似的結(jié)構(gòu)可以在人類大腦皮層連接模式中找到。堅守曾經(jīng)走不通的冷門專業(yè)被譽為“AI教父”的辛頓,，是現(xiàn)代俗稱的人工智能三巨頭之一,，目前國際上活躍的很多人工智能專家都是他的學生或同事，比如,，openAI曾經(jīng)的首席科學家伊利亞·蘇茨克韋爾就是他的博士生,。“辛頓在1978年獲得人工智能博士學位后,，正趕上人工智能低谷期,。那個時候人工智能領(lǐng)域的主流理論是符號主義和專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡這條路一度走不通,。然而,，辛頓并沒有放棄，一直堅持在神經(jīng)網(wǎng)絡領(lǐng)域做探索,?！碧镓S說，直到2000年左右GPU興起,，辛頓才取得一些重大突破,。此后，他帶領(lǐng)學生一路披荊斬棘,，在人工智能領(lǐng)域獲得多個里程碑式成果,。“可以說,，辛頓在青年時期很苦,，那時候神經(jīng)網(wǎng)絡這個研究方向看不到希望，因為那時候既沒有海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),，也沒有強大的GPU算力,，只有算法，神經(jīng)網(wǎng)絡這條路顯然是走不通的,。同時人工智能也是一個冷門專業(yè),，學這個專業(yè)的人也不好找工作?！碧镓S告訴科技日報記者,，而人工智能的快速發(fā)展，卻得益于辛頓在學術(shù)上的堅守?，F(xiàn)在,，辛頓高度關(guān)注人工智能的安全風險,。“針對人工智能可能產(chǎn)生濫用惡用,、人工智能對人類可能造成的生存風險,，辛頓不僅進行了理論研究，還積極面向公眾開展演講,，以提升公眾對人工智能風險的認知,。”曾毅說,。在曾毅看來,，與諸多獲得諾貝爾獎的科學成果一樣，霍普菲爾德和辛頓的科學貢獻都經(jīng)受住了時間和實踐的檢驗,?！笆芾碚撐锢砼c生物物理啟發(fā)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論與模型，不僅是現(xiàn)代人工智能最重要的理論基礎之一,，近兩年在諸多科學領(lǐng)域也取得了顯著和廣泛的應用效果,，正在改變甚至是顛覆諸多學科的研究范式?！痹阏f。（記者 陸成寬）來源：科技日報