每經(jīng)記者 鄭雨航    每經(jīng)實(shí)習(xí)記者 岳楚鵬    每經(jīng)編輯 蘭素英    

2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)讓許多人驚呼——物理學(xué)不存在了！因?yàn)樗C給了計(jì)算機(jī)科學(xué)家約翰?霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里?辛頓（Geoffrey E. Hinton），理由是他們?yōu)闄C(jī)器學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)，為今天包括ChatGPT在內(nèi)的人工智能（AI）鋪平了道路。

毫無(wú)疑問(wèn)，這一結(jié)果讓很多人出乎意料，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)并非傳統(tǒng)物理學(xué)的分支領(lǐng)域。有網(wǎng)友調(diào)侃稱，這是把圖靈獎(jiǎng)該干的活兒干了吧，也有科學(xué)家表達(dá)了不解，“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)物理學(xué)研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，但可以說(shuō)它們本身就是物理學(xué)研究的成果嗎？”

面對(duì)外界的疑問(wèn)，諾貝爾獎(jiǎng)官方不得不在X平臺(tái)上回應(yīng)：“您是否知道機(jī)器學(xué)習(xí)模式是基于物理方程的？”同時(shí)，諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)也表示，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能夠快速理解大量數(shù)據(jù)，已經(jīng)在科學(xué)研究中發(fā)揮了重要作用，包括在物理學(xué)領(lǐng)域，它被用于創(chuàng)造“具有特定屬性的新材料”。諾貝爾物理學(xué)委員會(huì)成員Anders Irbäck教授盛贊道：“他們都是真正的先驅(qū)者，尋找到了解決問(wèn)題的新方法。”

其實(shí)，不單是“吃瓜群眾”，作為獲獎(jiǎng)?wù)咧坏男令D本人也是一臉驚訝，“完全沒(méi)想到會(huì)發(fā)生這種事。”

在獲獎(jiǎng)之余，辛頓還就AI安全發(fā)出了警告。他認(rèn)為，擁有比人類更聰明的技術(shù)“在很多方面都是好事”，但“這一切的后果可能是，比我們更聰明的系統(tǒng)最終會(huì)掌控一切”。 

圖片來(lái)源：諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)X平臺(tái)賬號(hào) 

最出人意料的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng) 

北京時(shí)間10月8日下午5點(diǎn)45分，美國(guó)和加拿大科學(xué)家約翰·霍普菲爾德和被外界稱為“AI教父”的杰弗里·辛頓被授予諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)，以表彰他們通過(guò)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，幫助計(jì)算機(jī)以更接近人腦的方式學(xué)習(xí)，為AI的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

該獎(jiǎng)項(xiàng)是對(duì)AI在人們生活和工作方式中日益重要的地位的認(rèn)可。諾貝爾物理學(xué)委員會(huì)主席艾倫·穆恩斯（Ellen Moons）表示：“獲獎(jiǎng)?wù)叩墓ぷ饕呀?jīng)帶來(lái)了巨大的好處。在物理學(xué)中，我們?cè)趶V泛的領(lǐng)域使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如開(kāi)發(fā)具有特定性能的新材料。”

諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)在X平臺(tái)上的帖子上表示，霍普菲爾德博士和辛頓博士的突破“立足于物理科學(xué)的基礎(chǔ)之上”，“他們?yōu)槲覀冋故玖艘环N全新的方式，讓我們能夠利用計(jì)算機(jī)來(lái)幫助和指導(dǎo)我們應(yīng)對(duì)社會(huì)面臨的許多挑戰(zhàn)”。

不過(guò)這一結(jié)果也讓無(wú)數(shù)網(wǎng)友大吃一驚，之前誰(shuí)也沒(méi)料到諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)居然會(huì)頒給計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的研究。有網(wǎng)友驚呼，“這是個(gè)玩笑嗎？這應(yīng)該是圖靈獎(jiǎng)該干的事兒呀。”

不單是網(wǎng)友，也有科學(xué)家表示不解。南安普頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、聯(lián)合國(guó)AI顧問(wèn)溫迪·霍爾教授表示，她對(duì)這一獎(jiǎng)項(xiàng)的頒發(fā)感到驚訝。“諾貝爾獎(jiǎng)沒(méi)有設(shè)立計(jì)算機(jī)科學(xué)獎(jiǎng)，以這種方式來(lái)頒發(fā)此獎(jiǎng)是一種有趣的方式，但似乎有點(diǎn)牽強(qiáng)，”她說(shuō)。“顯然，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)物理學(xué)研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，但可以說(shuō)它們本身就是物理學(xué)研究的成果嗎？”

面對(duì)外界的疑問(wèn)，諾貝爾獎(jiǎng)官方都不得不在X平臺(tái)上解釋說(shuō)：“您是否知道機(jī)器學(xué)習(xí)模式是基于物理方程的？”

圖片來(lái)源：X平臺(tái)

其實(shí)，不單是外界，獲獎(jiǎng)?wù)咝令D本人都沒(méi)想到自己能夠“跨界”獲得諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)。

他在接到諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)的電話時(shí)說(shuō)道：“我完全沒(méi)想到會(huì)發(fā)生這種事。”當(dāng)時(shí)他正在加州一家“廉價(jià)酒店”，他表示，這消息簡(jiǎn)直是“出乎意料”。“我本來(lái)打算今天去做核磁共振掃描，但我覺(jué)得我不得不取消了。” 

他們有何貢獻(xiàn)？

辛頓出生于倫敦郊外，自20世紀(jì)70年代末以來(lái)，他大部分時(shí)間都生活和工作在美國(guó)和加拿大。

20世紀(jì)70年代初，辛頓在愛(ài)丁堡大學(xué)讀研究生時(shí)開(kāi)始研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)時(shí)很少有研究人員認(rèn)為這個(gè)想法會(huì)成功。直到2012年，他終于與其學(xué)生一起取得了突破。2013年，辛頓加入了谷歌，到2023年5月，他從谷歌離職。自那以后，他持續(xù)公開(kāi)呼吁謹(jǐn)慎對(duì)待AI技術(shù)，成為旨在引導(dǎo)AI系統(tǒng)、使其行為符合設(shè)計(jì)者利益和預(yù)期目標(biāo)的“AI對(duì)齊派”的代表。

2019年，辛頓與蒙特利爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）和Meta首席AI科學(xué)家楊立昆（Yann LeCun）因在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的工作共同獲得了圖靈獎(jiǎng)，該獎(jiǎng)通常被譽(yù)為“計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)”。

相較于辛頓，霍普菲爾德則是一個(gè)正統(tǒng)的物理學(xué)家，因在計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)和物理學(xué)領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)性研究而聞名。他如今在普林斯頓大學(xué)擔(dān)任名譽(yù)教授。

霍普菲爾德于1933年生于美國(guó)伊利諾伊州芝加哥，1958年在貝爾實(shí)驗(yàn)室開(kāi)始了他的職業(yè)生涯，主要研究固體物質(zhì)的特性。1961年，他以助理教授的身份前往加州大學(xué)伯克利分校，并于1964年加入普林斯頓大學(xué)物理系。十六年后，他前往加州理工學(xué)院擔(dān)任化學(xué)和生物學(xué)教授，并于1997年回到普林斯頓大學(xué)，在分子生物學(xué)系任職。

20世紀(jì)80年代時(shí)，霍普菲爾德的工作重點(diǎn)是研究大腦過(guò)程如何指導(dǎo)機(jī)器保存和復(fù)制模式。1982年，他開(kāi)發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)描述大腦是如何進(jìn)行聯(lián)想、回憶的，即霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)，這使得機(jī)器能夠使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“存儲(chǔ)”記憶，構(gòu)成了現(xiàn)在所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。

根據(jù)瑞典皇家科學(xué)院的公告，辛頓以霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，發(fā)明了一個(gè)采用不同方法的新網(wǎng)絡(luò)：玻爾茲曼機(jī)（the Boltzmann machine），通過(guò)輸入機(jī)器運(yùn)行時(shí)很可能出現(xiàn)的示例來(lái)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)練模式類型的新示例。辛頓在此基礎(chǔ)上繼續(xù)發(fā)展，幫助開(kāi)啟了機(jī)器學(xué)習(xí)的爆炸式發(fā)展。他在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的開(kāi)創(chuàng)性研究為ChatGPT等AI系統(tǒng)鋪平了道路。

更值得一提的是，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、前首席科學(xué)家伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）也是辛頓的學(xué)生。他們兩人和另一名計(jì)算機(jī)科學(xué)家亞歷克斯·克里澤夫斯基（Alex Krizhevsky）還一起發(fā)明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet。 

辛頓發(fā)出AI安全警告

雖然辛頓因?yàn)槠湓跈C(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究獲得了諸多殊榮，但現(xiàn)在的他更多的精力集中在推動(dòng)AI安全發(fā)展上。在諾貝爾獎(jiǎng)委員會(huì)向其宣布獲獎(jiǎng)喜訊時(shí)，他也不忘就AI技術(shù)的危險(xiǎn)性向外界發(fā)出警告。

辛頓擔(dān)憂地表示：“我認(rèn)為它（AI）將產(chǎn)生巨大的影響。它將與工業(yè)革命相媲美，它不會(huì)在體力上超越人類，而是會(huì)在智力上超越人類。”

辛頓表示，擁有比人類更聰明的技術(shù)“在很多方面都是好事”，這將帶來(lái)醫(yī)療保健的大幅改善、更好的數(shù)字助理以及生產(chǎn)力的大幅提升。“但我們也必須擔(dān)心一些可能的不良后果，尤其是這些事情失控的威脅，”他補(bǔ)充道。“我擔(dān)心，這一切的后果可能是，比我們更聰明的系統(tǒng)最終會(huì)掌控一切。”

今年五月，辛頓接受記者采訪的時(shí)候甚至直白地稱，“很難想象如何阻止壞人利用它（AI）做壞事”。他表示，“未來(lái)5年~20年，AI有一半概率比人類聰明。當(dāng)它們比我們更聰明時(shí)，我不知道我們被接管的可能性有多大，但在我看來(lái)，這很有可能。” 

伴隨著AI的飛速發(fā)展，人們對(duì)其安全性的憂慮在不斷上升。

今年6月，13位來(lái)自O(shè)penAI和谷歌的現(xiàn)任及前任員工聯(lián)合發(fā)布了一封公開(kāi)信，表達(dá)了對(duì)AI技術(shù)潛在風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重?fù)?dān)憂，并呼吁相關(guān)公司采取更加透明和負(fù)責(zé)任的措施來(lái)應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)。

這封信也得到了辛頓的背書，信中指出，盡管AI技術(shù)可能會(huì)給人類帶來(lái)巨大益處，但其帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)同樣不容忽視。這些風(fēng)險(xiǎn)包括加劇社會(huì)不平等、操縱和虛假信息傳播，以及自主AI系統(tǒng)失控可能導(dǎo)致的人類滅絕。