8 日宣布的 2024 年诺贝尔物理学奖 " 意外 " 垂青机器学习，让多个诺奖预测集体 " 翻车 "，就连获奖者之一的杰弗里 · 欣顿也坦言自己 " 完全没想到 "。看似不属于传统物理学任何一个分支领域的成果斩获诺奖，让不少学者开玩笑说诺贝尔物理学奖在跟计算机界的图灵奖 " 抢饭碗 "。
事实上，机器学习领域的元老级人物约翰 · 霍普菲尔德和杰弗里 · 欣顿斩获诺奖，如诺奖官方公告所说正是因为 " 运用物理学的工具 "。今年的诺贝尔物理学奖不仅是对两名科学家成就的肯定，更是极大强调了跨学科研究的重要性，向人们展示了物理学的深刻洞见与计算机科学创新 " 碰撞 " 可以产生的巨大能量。
当前人们谈论人工智能时，经常指的是使用人工神经网络的机器学习。诺贝尔物理学委员会秘书乌尔夫 · 丹尼尔松对记者强调，人工神经网络在物理学中的研究和应用已经持续了相当长一段时间，本次诺贝尔物理学奖并非颁发给过去几年人工智能的发展，不是针对大语言模型或类似的东西，而是针对基础发明。
远在人工智能成为今天的科技热词之前，这两名科学家从 20 世纪 80 年代起就在人工神经网络领域做出了重要工作。这项技术最初的灵感来自大脑的结构。就像大脑中大量神经元通过突触相连一样，人工神经网络由大量的 " 节点 " 通过 " 连接 " 组成。每个节点就像一个神经元，而连接的强弱则类似于突触的强度，决定了信息传递的效果。
1982 年，美国科学家约翰 · 霍普菲尔德创建了一种用于机器的联想记忆方法，提出了一种革命性的网络结构，被称为 " 霍普菲尔德网络 "。这个网络能够存储多个模式（比如图像），并且在面对不完整或有噪声的输入时，能够重构出最相似的模式。
英国裔加拿大科学家杰弗里 · 欣顿在此基础上更进一步，他希望机器能像人类一样自主学习和分类信息，于 1985 年和同事提出了 " 玻尔兹曼机 " 的网络模型，这个名字源于 19 世纪物理学家路德维希 · 玻尔兹曼的方程。该模型通过统计物理学中的玻尔兹曼分布来识别数据中的特征，成为了现代深度学习网络的基础。欣顿的研究继续推进，导致了当前机器学习领域爆炸式的发展。
爱尔兰都柏林圣三一学院认知神经科学教授罗德里 · 丘萨克 8 日评论指出，人工神经网络最初受到神经科学的启发，并且两者之间的相互作用持续蓬勃发展。人工神经网络已被证明是大脑学习过程的宝贵模型，机器正在帮助我们了解自己，这反过来又为技术发展提供了新的途径。如果没有霍普菲尔德和欣顿的开创性工作，这一切都不可能实现。
霍普菲尔德和欣顿的工作不仅推动了机器学习的发展，还对物理学产生了深远影响。正如丹尼尔松当天在接受新华社记者采访时所说，物理学的原理为两名科学家提供了思路，同时，人工神经网络在物理学中也得到了广泛应用，催生新的惊人发现。
诺贝尔物理学委员会主席埃伦 · 穆恩斯在当天的新闻发布会上表示，两名获奖者利用统计物理的基本概念设计了人工神经网络，构建了机器学习的基础。相关技术已被用于推动多个领域的研究，包括粒子物理、材料科学和天体物理等，也已用于日常生活中的人脸识别和语言翻译等。
机器学习的迅速发展不仅带来了巨大的机遇，也引发人们对于伦理和安全方面的担忧。穆恩斯当天在发布会上强调说，人类有责任以安全且道德的方式使用这项新技术，以确保它能为全人类带来最大的利益。
欣顿当天在接受电话连线采访时表示，这一技术将对社会产生巨大影响，但也必须警惕这一技术可能造成的威胁。丹尼尔松也指出，机器学习与基因编辑等众多前沿技术的发展是 " 双刃剑 "，人们必须警惕出现坏的结果。在这方面，尤其需要全球合作。
来源：新华社
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