人工智能教父杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 对这项技术表示担忧，并分享了诺贝尔物理学奖
瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予普林斯顿大学的约翰·J·霍普菲尔德（John Hopfield）和多伦多大学的杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们的发现和发明，这些发现和发明构成了机器学习的基石，支撑了当今许多最强大的人工智能模型。
虽然人工智能和机器学习相关的发现获得诺贝尔物理学奖似乎很奇怪，但包括霍普菲尔德本人在内的专家们很快就指出了这项工作的跨学科性质，它还借鉴了生物学和神经科学。
“获奖者利用凝聚态物理学和统计物理学的思想编写了一个仿真大脑工作方式的进程，”布法罗大学化学教授、美国物理学会计算物理学分会主席 Eva Zurek 说道。自 1980 年代以来，91 岁的霍普菲尔德和 76 岁的辛顿进行了重要的工作，利用物理学的基本概念来设计人工神经网络。顾名思义，人工神经网络是帮助机器学习的进程，其灵感来自人类大脑及其神经元网络的能力。这种网络可以使用物理工具识别大型数据集中的模式，从而使面部识别和语言翻译等机器学习任务成为可能。
霍普菲尔德于 1982 年开创了这项工作，当时他创建了“霍普菲尔德网络”，这是一种仅使用部分信息就可以保存和调用模式的神经网络，灵感来自他所谓的“联想记忆”。辛顿扩展了霍普菲尔德的工作，创建了一个可以识别从未见过的信息中熟悉模式的网络。他还开发了一种技术，通过迭代纠正错误直到错误消失来帮助优化神经网络。
“如果没有他们，很难想像 GPT 和一切会在这里，”美国物理学会数据科学专题小组主席、马萨诸塞大学洛厄尔分校化学家 Jerome Delhommelle 说。物理学家兼美国物理学会首席执行官Jonathan Bagger 补充说，如果没有机器学习，使用大型强子对撞机发现希格斯玻色子粒子是不可能的。
诺贝尔物理学奖委员会主席艾伦·穆恩斯 (Ellen Moons) 表示：“他们为我们展示了一种全新的方法，让我们能够利用计算机来帮助和指导我们应对社会面临的诸多挑战。”
诺贝尔奖由瑞典皇家科学院颁发。获奖者将分享 1100 万瑞典克朗的奖金，相当于约 100 万美元。他们将于 12 月受邀前往瑞典参加颁奖典礼。去年的诺贝尔物理学奖授予了三位国际科学家，后者探索了电子在微小时间尺度上的行为。
辛顿是一位英裔加拿大计算机科学家，被称为“人工智能教父”之一，他在谷歌工作了十多年，但去年辞职，以便更自由地谈论人工智能发展的风险。他和其他人对人工智能可能危害人类的方式表示担忧。辛顿说，他从“加州一家廉价酒店”打电话到颁奖典礼，那里的网络连接很差，电话信号也很差，他对获得诺贝尔奖感到惊讶。
