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就在刚刚，2024 年诺贝尔物理学奖发表。

呆板学习专家 John J. Hopfield（约翰·霍普菲尔德）、「AI 教父」Geoffrey E. Hinton（杰弗里·辛顿）荣获此奖，以表扬他们「基于人工神经网络实现呆板学习的底子性发现和发明」。

值得一提的是，杰弗里·辛顿也是汗青上首位同时得到诺贝尔物理学奖和图灵奖的双料得主。

诺贝尔物理学委员会主席艾伦·穆恩斯表现，「获奖者的工作已经带来了巨大的利益。在物理学中，昨们在很多范畴利用人工神经网络，比方开辟具有特定性子的新质料。」

风趣的是，没有人想到物理学奖会颁给 AI，乃至连杰弗里·辛顿也没有想到。

在本日公布诺贝尔奖的消息发布会上，他在线上发言道：

我在加利福尼亚的一家经济型旅店，那边没有精良的互联网或手机信号。我本日本计划做核磁共振扫描，但我得取消了！

对于他个人利用的 AI 工具，杰弗里·辛顿在发布会上透露他会利用 GPT-4。只管他对 GPT-4 的输出持保存态度，但他认可，每当碰到不确定的题目时，他会向 GPT-4 寻求资助。

杰弗里·辛顿是 AI 范畴的巨擘，也是深度学习的先驱。他被以为是与 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 齐名的「人工智能教父」之一。

他于 1970 年在剑桥得到实行生理学学士学位，并于 1978 年在爱丁堡得到人工智能博士学位。

辛顿因其在人工神经网络方面的工作而享誉国际，特殊是如安在没有人类的帮忙下，通过计划让 AI 实现自主学习。

他于 1998 年当选为皇家学会（FRS）院士，并于 2001 年成为鲁梅尔哈特奖的第一位获奖者。

辛顿还为人工智能范畴造就了一批顶尖人才，他的门生们同样在行业中饰演着紧张脚色，当中就包罗 OpenAI 前任首席科学家 Ilya Sutskever。

此前，辛顿不停为 Google 工作长达十年之久。

辛顿对人工智能对就业市场的影响持乐观态度，GPT-4 发布后不久，辛顿还将 GPT-4 称作「人类的蝴蝶」。

「毛毛虫提取营养物质，转化为蝴蝶。人们已经提取了数十亿的明白信息，让 GPT-4 化作人类的蝴蝶。」

但他也愈发担心人工智能的道德影响，比方照片、视频和文本中虚伪信息的扩散，以及 AI 带来的潜伏风险。

「我对本身毕生的工作，感到非常悔恨。我找了一个捏词来安慰本身，即便我没有做这些工作，依然有其他人会做。」

对于 AI 的将来，他曾忧心忡忡地说道：

我估计在五到二十年之间。人工智能有 50% 的概率会比昨们更智慧。当它变得比昨们更智慧时，我不知道它接受的概率有多大，但在我看来，这是很有大概的。

附诺贝尔物理学奖官方消息稿：

本年的两位诺贝尔物理学奖得到者使用物理学工具开辟了当代强盛呆板学习的底子方法。约翰·霍普菲尔德创造了一种遐想影象，可以或许存储和重修图像及其他数据模式。杰弗里·辛顿则发明白一种可以或许自主辨认数据属性的方法，从而实行辨认图像中特定元素等使命。

谈到人工智能时，昨们通常指的是利用人工神经网络的呆板学习。这项技能最初受大脑布局的开导。在人工神经网络中，大脑的神经元由具有差别值的节点表现。这些节点通过雷同突触的毗连相互影响，并可以变得更强或更弱。

网络的练习，比方，通过在同时具有高值的节点之间创建更强的毗连。本年的获奖者自 1980 年代起就在人工神经网络范畴举行了紧张工作。

约翰·霍普菲尔德发明白一种生存和重修模式的方法网络。昨们可以将节点视为像素。霍普菲尔德网络使用形貌质料特性与原子自旋相干的物理学——这一特性使每个原子成为微小的磁体。

整个网络以与物理学中自旋体系的能量相称的方式举行形貌，并通过探求节点之间毗连的值举行练习，以确保生存的图像具有低能量。

当霍普菲尔德网络吸收到扭曲或不完备的图像时，它会体系性地处置惩罚节点并更新其值，使网络的能量低落。网络渐渐探求与输入的瑕疵图像最相似的生存图像。

杰弗里·辛顿则以霍普菲尔德网络为底子，开辟了一种差别的方法：玻尔兹曼机。

该呆板可以或许学习辨认特定范例数据中的特性元素。辛顿使用统计物理学的工具，这是一门研究由很多相似组件构成的体系的科学。该呆板通过输入在运行时非常大概出现的示例举行练习。

玻尔兹曼机可用于分类图像或创建与其练习模式雷同的新示例。辛顿在此底子上进一步研究，资助推动了当前呆板学习的爆炸性发展。

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