劉興亮｜諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)竟然頒給了搞 AI 的？

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2024 年，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予了美國新澤西州普林斯頓大學(xué)教授約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和圖靈獎(jiǎng)得主、人工智能教父杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton），以表彰他們「利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明」。二人將平分1100萬瑞典克朗（750萬人民幣）的獎(jiǎng)金。

這一結(jié)果多少有些出乎意料。但仔細(xì)思索，又在情理之中。

一個(gè)以傳統(tǒng)物理學(xué)家為中心的獎(jiǎng)項(xiàng)，授予了兩位人工智能的研究先驅(qū)，恰逢人工智能取得大突破的時(shí)期。

這不僅意味著諾貝爾獎(jiǎng)官方對(duì)當(dāng)前科學(xué)前沿領(lǐng)域的緊密關(guān)注，也預(yù)示著AI的發(fā)展正從關(guān)鍵的突破期進(jìn)入對(duì)社會(huì)具有更廣泛影響的新階段，它不能不被傳統(tǒng)社會(huì)的目光所注意，也必將被大眾所接納。

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物理學(xué)一詞在西方，幾乎與科學(xué)一詞含義相同。

顧名思義，它是指人類對(duì)客觀世界即一切可觀察、可感覺、可觸碰的事物的研究，意在搞清研究對(duì)象的成分、性質(zhì)，與其它事物的關(guān)系等等。

它的研究方法幾乎可以說是實(shí)驗(yàn)的、歸納的，但同時(shí)也包含了抽象的、演繹的成分，需要研究者具備深厚的專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)，廣播的觀察視野和具有創(chuàng)造性發(fā)現(xiàn)的想象能力。

總體上，無論什么研究方向，物理學(xué)需要一個(gè)研究對(duì)象，并對(duì)這個(gè)對(duì)象身上發(fā)生的事情原委有探求到底的欲望。它在最開始往往出于對(duì)知識(shí)本身的好奇，而不具有明確的實(shí)用目的。

因此從科學(xué)研究取得發(fā)現(xiàn)，到這一發(fā)現(xiàn)與理論真正影響人類生活通常需要一段時(shí)間，即將理論成果轉(zhuǎn)化為實(shí)踐應(yīng)用的過程。

這就是西方教育注重基礎(chǔ)科研，不盲目追求短期成果的原因所在，但其實(shí)也是科學(xué)發(fā)展的歷史現(xiàn)象的不斷累積造成的結(jié)果。而今年的兩位諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主，也十分恰當(dāng)?shù)卦忈屃诉@一過程的不可避免性。

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今年的獲獎(jiǎng)?wù)邚?1980 年代開始就「人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」進(jìn)行了重要的工作。他們的工作在不斷地疊加和相互影響近40年之后，人工智能取得了歷史性的突破。

實(shí)際上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)起源于1940年代，它的發(fā)展遠(yuǎn)沒有結(jié)束。

科研是漫長的求索過程，不同范疇的科學(xué)發(fā)展是一個(gè)歷史過程，籠罩在科學(xué)整體的進(jìn)程和秩序中，AI也不例外。

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人工智能從字面上即可理解為一種特殊的、針對(duì)人類大腦思考活動(dòng)的「仿生學(xué)」。

它的模仿對(duì)象是人類大腦結(jié)構(gòu)，工作目標(biāo)是建立可以進(jìn)行思考的「人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」系統(tǒng)。在這個(gè)系統(tǒng)中，大腦的神經(jīng)元由具有不同值的節(jié)點(diǎn)代替。這些節(jié)點(diǎn)通過類似大腦樹突的連接相互影響，并且可以變得更強(qiáng)或更弱。

人類大腦的神經(jīng)元具有感受刺激、整合信息和傳導(dǎo)沖動(dòng)的能力。神經(jīng)元感知環(huán)境的變化后，再將信息傳遞給其他的神經(jīng)元，并指令集體做出反應(yīng)。神經(jīng)元占了神經(jīng)系統(tǒng)約一半，其他大部分由神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞所構(gòu)成。

據(jù)估計(jì)，人腦中約有850-1200億個(gè)神經(jīng)元，神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞的數(shù)目則更是其10倍之多。也就是說，一個(gè)人只要在有意識(shí)地思考和行動(dòng)，每分每秒都是神經(jīng)元在上上下下地發(fā)揮作用。

當(dāng)我們問一個(gè)人「今天天氣如何」時(shí)，他收到這個(gè)信息，首先需要理解這句話的意思，其次要能夠把身體器官感覺到的溫度濕度等信息轉(zhuǎn)換為語言「說出來」，這個(gè)過程看似簡單，實(shí)則是神經(jīng)系統(tǒng)的一次復(fù)雜的工作，涉及到大腦中存儲(chǔ)的歷史信息（經(jīng)驗(yàn)），對(duì)這些信息的辨認(rèn)、處理和準(zhǔn)確表述。

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，也要設(shè)置無數(shù)的節(jié)點(diǎn)，那么如何讓這些節(jié)點(diǎn)之間發(fā)生有效的關(guān)聯(lián)，從技術(shù)上是極其復(fù)雜和具有難度的。

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首先是今年獲獎(jiǎng)的約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）發(fā)明了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，它使用一種方法來保存和重新創(chuàng)建模式。

我們可以將節(jié)點(diǎn)想象成像素。Hopfield 網(wǎng)絡(luò)利用物理學(xué)來描述材料的原子自旋特性，這種特性使每個(gè)原子都成為微小的磁鐵。

整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的描述方式相當(dāng)于物理學(xué)中自旋系統(tǒng)中的能量，并通過查找節(jié)點(diǎn)之間的連接值進(jìn)行訓(xùn)練，以便保存的圖像具有低能量。

當(dāng) Hopfield 網(wǎng)絡(luò)收到失真或不完整的圖像時(shí)，它會(huì)有條不紊地通過節(jié)點(diǎn)并更新它們的值，以便網(wǎng)絡(luò)的能量下降。因此，網(wǎng)絡(luò)逐步工作以找到與它所饋送的不完美圖像最相似的已保存圖像。

隨后是另一位獲獎(jiǎng)?wù)呓芨ダ铩ば令D（Geoffrey Hinton） 使用 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)作為使用不同方法的新網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)：玻爾茲曼機(jī)。這可以學(xué)習(xí)識(shí)別給定數(shù)據(jù)類型中的特征元素。

杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）使用了統(tǒng)計(jì)物理學(xué)中的工具，統(tǒng)計(jì)物理學(xué)是由許多類似組件構(gòu)建的系統(tǒng)科學(xué)。通過向機(jī)器提供機(jī)器運(yùn)行時(shí)極有可能出現(xiàn)的示例來訓(xùn)練機(jī)器。

玻爾茲曼機(jī)可用于對(duì)圖像進(jìn)行分類或創(chuàng)建訓(xùn)練它的模式類型的新示例。杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）以這項(xiàng)工作為基礎(chǔ)，幫助啟動(dòng)了當(dāng)前人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)）的爆炸性發(fā)展。

杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）因其創(chuàng)造性的貢獻(xiàn)，很快被譽(yù)為全球公認(rèn)的「人工智能教父」，成為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)之一。

他的研究團(tuán)隊(duì)在2012年設(shè)計(jì)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet，在ImageNet挑戰(zhàn)賽上成功，徹底改變了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。

作為人工智能領(lǐng)域的奠基人，杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）不僅提出了許多重要理論，還培養(yǎng)了許多頂尖學(xué)生，如OpenAI前首席科學(xué)家Ilya Sutskever等人。大模型及生成式AI的技術(shù)底座也是來自于他。

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無論這些基礎(chǔ)科學(xué)的研究多么復(fù)雜和深入，作為看客的觀眾總是關(guān)注來到眼前的「產(chǎn)品」，感到驚奇之余，不愿深挖理解其背后的發(fā)展軌跡和生成原理。

對(duì)這些復(fù)雜的專業(yè)術(shù)語我也不太清晰，從種種新聞和文章的描述來看，簡單講，John Hopfield 創(chuàng)建了一個(gè)聯(lián)想內(nèi)存，它可以存儲(chǔ)和重建數(shù)據(jù)中的圖像和其他類型的模式。

Geoffrey Hinton 發(fā)明了一種方法，可以自主查找數(shù)據(jù)中的屬性，從而執(zhí)行諸如識(shí)別圖片中的特定元素等任務(wù)。這些方法為當(dāng)今強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)。

當(dāng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得簡單指令后，能夠辨認(rèn)這些指令，并做出有效反應(yīng)，離不開兩位獲獎(jiǎng)?wù)叩墓ぷ鳌?/p>

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過去的物理學(xué)關(guān)注的是探索物理世界的基本規(guī)律，如實(shí)體物質(zhì)、宇宙、粒子、能量等。

然而，今年的物理學(xué)諾貝爾獎(jiǎng)表明，物理學(xué)的邊界正在被人工智能所拓展。物理學(xué)家已經(jīng)將人工智能視為物理學(xué)的一部分。

可以這么說，傳統(tǒng)物理是發(fā)現(xiàn)宇宙的規(guī)律，而人工智能則定義了一個(gè)新的「數(shù)字宇宙」。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化問題，甚至量子計(jì)算中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，都與物理學(xué)中的許多核心概念息息相關(guān)。

機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的自我學(xué)習(xí)與優(yōu)化，與傳統(tǒng)的物理學(xué)概念之間產(chǎn)生了聯(lián)系。

霍普?菲爾德（John Hopfield）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型依靠能量最小化原理來處理記憶和聯(lián)想，直接借用了統(tǒng)計(jì)物理中的概念。

物理科學(xué)家們不再僅僅局限于研究連通性的規(guī)律，而是通過人工智能為我們創(chuàng)造了一個(gè)新的「宇宙」——一個(gè)由算法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的虛擬世界。

這次諾貝爾獎(jiǎng)的選擇，無疑讓我們看到了物理學(xué)的未來。

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那么今年的獲獎(jiǎng)情況是諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)蹭了人工智能的熱度，還是人工智能沾了物理學(xué)的光？

抑或者像《三體》小說中預(yù)示的那樣，「物理學(xué)不存在了」？

其實(shí)，這個(gè)結(jié)果既不是巧合，也不是物理學(xué)界為了跟上時(shí)代的發(fā)展而蹭熱度。

實(shí)際情況是，我們正在進(jìn)入一個(gè)交叉學(xué)科爆發(fā)的時(shí)代。

人工智能本身是計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)等多學(xué)科交匯的產(chǎn)物，它不僅影響著數(shù)據(jù)分析、工程設(shè)計(jì)，還深刻改變了生物學(xué)、天文學(xué)，甚至傳統(tǒng)研究物理學(xué)的方式。

人們發(fā)現(xiàn)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，可以更高效地處理大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的物理規(guī)律或材料特性，這種技術(shù)的應(yīng)用超越了以往的物理方法，成為推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步的關(guān)鍵力量。

未來，更多的交叉學(xué)科將會(huì)逐漸興起。

諾貝爾獎(jiǎng)的選擇不僅僅是對(duì)已有成果的認(rèn)可，也在引領(lǐng)科學(xué)發(fā)展的未來方向。

最后，我忍不住想提醒一嘴：知道將來孩子們的志愿怎么報(bào)了吧？

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