2024年10月8日，国庆节休假后第一天，2024年的诺贝尔物理学奖颁给了两位东谈主工智能学者，约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)和杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)，因为他们通过东谈主工神经网罗对机器学习方面造成的奠基性孝顺。我服气这成果让大宽绰物理学家大失所望，毕竟物理学方面的设立也不少。自1901岁首度受奖开动，往届的物理学奖也从未给过其它专科的科学家，倒是反过来的有，比如居里夫东谈主，1911年因发现元素钋（Polonium，对她降生国波兰的挂念）和镭得到诺贝尔化学奖乱伦故事，成为第一个两获诺贝尔奖的东谈主。

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图1:  约翰·霍普菲尔德（左）和杰弗里·辛顿（右）（图来自网罗）

不外，约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿得到诺贝尔物理学奖，推测让东谈主工智能学者也相通大吃一惊。毕竟东谈主工智能界的最高奖无间是图灵奖，是为挂念东谈主工智能图灵所设。辛顿在2018年和他两学生Yoshua Bengio， Yann LeCun（杨立昆，中译名）因对深度学习的孝顺得到图灵奖，推测还是满足了，没猜想还有大奖在背面。而另一让东谈主工智能学者吃惊的可能是，为啥霍普菲尔德能拿诺奖。从1936年图灵提倡想模拟东谈主类智能的图灵机开动，凸起的东谈主工智能学者日出不穷，为啥霍普菲尔德玩忽胜出呢？底下以我个东谈主的衔接，来野蛮聊聊两位东谈主工智能科学家的孝顺。

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图2: 2018年图灵奖得到者

辛顿是全球熟练的，他的成名作是与Rumelhart以及Williams于1986年在《Nature》上发表的时弊反向传播算法。该算法让神经网罗阅历第一波极冷后，重新走向东谈主工智能的舞台。尽管该算法在数学界很早就有相干的磋商，但应用于神经网罗则是从1986年开动。仅仅，反向传播算法激励的激越，在1995年控制很快又被统计机器学习盖昔时，因为后者在那时既有严格的表面保证，也有比那时的神经网罗更为出色的性能。成果，有快要20年的本领，东谈主工智能的主流磋商者皆在统计机器学习方面深耕。即使2006年辛顿在《Science》上初度提倡深度学习的见解，学者们仍然半疑半信，跟进的未几。

直到2012年，辛顿带着他的学生Alex在李飞飞构建的ImageNet图像大数据上，用提倡的Alex网罗将识别性能比前一届一次性提高快要10个百分点，这才让大部分的东谈主工智能学者信得过转向深度学习，因为以之前每届用统计机器学习关节较上一届耕种性能的速率推测，此次的提高需要用20多年本领。

自此以后，东谈主工智能开动服气，大数据、算力、深度模子，是走向通用东谈主工智能的要害三因素。科学家们猜想了各式各种的面容来增广数据，从对图像自己的旋转、平移、变形来生成数据、欺诈生成抵御网来生成、欺诈扩散模子来生成；从东谈主工标注到半东谈主工到全自动机器标注。而对算力的渴慕也促进了GPU显卡性能的快速耕种，因为它是极为便捷并行算计的。但它也导致了对我国东谈主工智能磋商的卡脖子，因为现在险些绝大宽绰学者和东谈主工智能相干企业皆觉得硬件是对大数据学习的中枢保险。深度模子的发展也从最早的卷积神经网罗，阅历了些许次的迭代，如递归神经网罗、詈骂时记忆网罗、生成抵御网、疗养器（Transformer）、扩散模子，到基于Transformer发展而来的预覆按生成式疗养器(GPT)，以及各式GPT的变体。

回相配来看乱伦故事，这些磋商与辛顿在东谈主工智能领域、尤其是东谈主工神经网罗方面的坚捏是密不成分的。

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固然，辛顿的坚捏并不虞味着他只认定一个所在。实质上，他对东谈主工智能真理的探索一直是有滚动的。谨记某年神经信息处罚顶会（NIPS，Neural Information Processing Systems）会议曾作念过一个搞笑视频，诠释辛顿对大脑如何责任的衔接，从1983年的玻尔兹曼机、到86年的反向传播、到对比散度、再到06年的深度学习，阅历过屡次的变迁。如若用机器学习的表述来衔接辛顿的不雅点，不错说依某个小于1（1示意笃定，0示意狡赖）的概率竖立。

再说说霍普菲尔德。他的主要孝顺是1982年提倡的Hopfield网罗，如若从发表的本领节点来看，那时莫得反向传播算法，这个网罗的初期版块当然是无法通过时弊反向来调优的。

但这个网罗那时发表在PNAS期刊上，著作的标题里有一个与物理相干的单词“Physical Systems”。网罗的主要目的是，如若按物理学讲的能量函数最小化来构造网罗，这个网罗一定会有些许最终会随能量波动分解到最小能量函数的景色点，而这些点能匡助网罗造成记忆。同期，通过学习神经元之间的齐集权值和让网罗进行责任景色，该网罗又具备一定的学习记忆和逸想回忆才气。

另一个与物理相干的是，构造该网罗的盘算推算念念路模拟了电路结构，假设网罗每个单位均由运算放大器和电容电阻构成，而每一个单位即是一个神经元。

不外，这个网罗从那时看，照旧存在诸多不及的。比如只可找到局部最小值。但更严重的问题是：

尽管从神经生理学角度来看，这个网罗的记忆能对应于原型说，每个神经元不错作为是一个具有某个固定记忆的糟塌吸弁言(Discrete Attractor)，但它的记忆是有限的，且不具备细密的几何或拓扑结构。

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图3：Hopfield网罗结构图，1982。圆形节点代表可造成记忆的神经元，互相齐集的线反应了神经元之间磋商的权重。

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图4: Kohonen网罗，1989

是以，便有了许多在此基础上的新关节的提倡。比如1989年的Kohonen网罗在盘算推算时就假设有一张网来与数据云进行匹配，通过算法的迭代最终不错将网罗无缺地拟合到数据上，而网上的每个节点便不错觉得是一个记忆元，或糟塌吸弁言。这么的网罗有更好的拓扑或几何表征。

另外，对于东谈主的记忆是不是应该是糟塌吸弁言，于今也莫得驱逐的谜底，比如2000年控制就有一系列的流形学习著作发表（Manifold learning）。这些著作在神经生理学方面的一个遑急假设是，东谈主的记忆可能是以一语气吸弁言花样存在的。比如一个东谈主不同角度的脸，在大脑记忆时，吸弁言可能是一条弧线的花样，或者曲面、或者更高维度的超曲面。东谈主在复原不同角度的东谈主脸时，不错在曲面上开脱滑动来生成，从良友毕更有用的记忆。在此理念下，仅接头糟塌吸弁言的Hopfield网罗及其变体，当然就少了许多跟进的磋商者。

固然，流形学习的磋商实质上后期也停顿了，因为这方面的变现才气不彊。

跟着深度学习的兴起，全球发现通过提高数据量、加强算力建造、扩大深度模子的范围，足以保证深度学习能已毕好的瞻望性能，而瞻望性能才是保证东谈主工智能落地的要害因素。至于是否一定要与大脑建立某种关联性，是否一定要有好的可诠释性，在现时阶段并不是东谈主工智能接头的重点。

也许，等现存的大模子出现访佛算计机一样的摩尔定律时，东谈主工智能会追念到寻找和建立与大脑更为一致、愈加节能、愈加智能的表面和模子上。

再回到东谈主工智能与诺奖的关系。从本年诺贝尔物理学奖的得奖情况，和东谈主工智能比年来对险些全学科、统统领域的融入进度来看，也许，将来学好东谈主工智能，很有可能会比拆开东谈主工智能的东谈主，能更有用的责任、生存、造成新的遑急发现，以致争夺各个所在的诺贝尔奖。

                  张军平写于2024年10月8日晚                                                                                   

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