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21世纪经济报道记者孔海丽 北京报道
人工智能在学术界也掀起了一波浪潮。
北京时间10月8日晚,瑞典皇家科学院宣布,来自美国的生命科学家John J. Hopfield(约翰·J·霍普菲尔德)和来自加拿大的“AI 教父”Geoffrey E. Hinton(杰弗里·E·辛顿)获得2024年诺贝尔物理学奖。
与以往不同,今年奖项并非聚焦于传统物理学研究,而是与计算机科学强相关。其中,霍普菲尔德创造了一种可以存储和重构信息的结构,辛顿则发明了可以独立发现数据属性的方法,两者对于目前广泛使用的大型人工神经网络至关重要。
诺贝尔物理学委员会表示:“John Hopfield 和 Geoffrey Hinton 利用物理学工具,构建了有助于为当今强大的机器学习奠定基础的方法。基于人工神经网络的机器学习目前正在彻底改变科学、工程和日常生活。”
两位科学家是人工智能领域最负盛名的大师,也是公认的AI奠基人。辛顿还被称为“AI教父”,OpenAI前首席科学家伊尔亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)正是辛顿的学生之一。
有AI从业者告诉21世纪经济报道记者,诺贝尔物理学奖的颁发,正式从荣誉层面认可了两位AI奠基人的江湖地位。但无论91岁的霍普菲尔德和77岁的辛顿是否有这项荣誉加持,整个AI行业都已经从他们的理论与实践中长久获益。
Hopfield神经网络的被命名者
约翰·J·霍普菲尔德1933 年出生于美国伊利诺伊州芝加哥。他于1954年获得斯沃斯莫尔学院学士学位,1958年获得康奈尔大学物理学博士学位。曾在加州大学伯克利分校等多所名校任教,现在是霍华德-普莱尔分子生物学名誉教授。早在1986 年,他已是加州理工学院计算与神经系统博士项目的创始人之一。
1982年,霍普菲尔德发表了最著名的论文—— “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”,他将物理学的动力学相关思想引入到神经网络的构造中,用以解决一大类模式识别问题,并给出一类组合优化问题的近似解。这篇论文后来被命名为“Hopfield网络”。
根据业内人士介绍,Hopfield网络是一种结合了存储系统和二元系统的循环神经网络,它提供了模拟人类记忆的模型。Hopfield网络还是一种递归神经网络,从输出到输入均有反馈连接,每一个神经元跟所有其他神经元相互连接,又称为全互联网络。霍普菲尔德的研究推动了神经网络的早期发展,启迪人们从全新视角理解大脑的工作原理。
多年来,霍普菲尔德一直与贝尔实验室保持着密切联系。1987年贝尔实验室成功在Hopfield神经网络的基础上研制出了神经网络芯片,这正是当今人工智能的基石芯片。
此前,霍普菲尔德曾与另一位科学家共同获得2022玻尔兹曼奖。该奖项名称来源于现代著名物理学家路德维希·玻尔兹曼,设立于1975年,每三年颁发一次,获奖者必须是未获得诺贝尔奖,且不能重复申请。
霍普菲尔德将物理学原理引入神经网络,又将神经网络引入记忆和模式识别领域,而神经网络是深度学习技术核心算法之一,借由ChatGPT的横空崛起,深度学习技术点燃了今天蔚然大观的人工智能新浪潮。
做过木匠的“深度学习教父”
辛顿比霍普菲尔德小十多岁,虽然霍普菲尔德开创了早期的神经网络研究,并启发了深度学习技术,但没有证据表明辛顿曾师从过霍普菲尔德。
辛顿1947年出生在英国一个学术世家,这个家族走出了多位世界知名学者。比如,辛顿的曾外祖父是19世纪著名数学家布尔,发明了二进制运算的布尔代数,而二进制正是现代计算机的数学基础;辛顿的姑父是经济学概念“国民生产总值”的提出者;他的表姐是核物理学家,曾参与制造原子弹的曼哈顿计划;他的父亲是昆虫学家,当选过英国皇家学会(英国皇家科学院)院士。
辛顿的故事有些许传奇色彩。高中毕业后,辛顿遵照家族惯例考取了剑桥大学国王学院,但那几年,他一直找不到自己的学术研究方向,在数学、物理、化学、生物和哲学等领域打转转,最后选择实验心理学方向做学士毕业论文。
大学毕业后的辛顿,依旧没有摆脱迷惘。他做了一年多的木匠,手工打造橱柜、货架和木门,但并不足以养活自己。1972年,25岁的辛顿入学爱丁堡大学,准备研究神经网络。那个时候,他并没有听说过约翰·J·霍普菲尔德的名字。辛顿当时的导师每周跟他见一次面,经常打击他:“(研究机器学习)你这是在浪费时间。”
1993年,辛顿遭遇人生最低谷。(第二任)妻子因病去世,他的两个儿子之一患有注意力缺陷多动症。而其时神经网络研究正面临瓶颈,科学界尚未公认它是人工智能发展的主流方向。“我46岁时就死在水里了。”辛顿后来说,当时认为至少要等到自己死后100年才有可能看到研究项目取得突破性进展。
这是人工智能界一则耳熟能详的故事:2009年,辛顿在实验中发现英伟达的GPU芯片非常适合运行神经网络,但芯片太贵他买不起,就给英伟达发去邮件希望对方能免费送给他一块芯片做研究之用,但没有得到英伟达的任何回复。
外界并不确定黄仁勋是否知道此事,否则他或许会略感后悔。因为三年后,杰弗里·E·辛顿的研究就取得了巨大的突破。
2001年至2014年,辛顿在多伦多大学计算机科学系任教授。2012年,辛顿和他的两个学生亚历克斯·克里泽夫斯基、伊尔亚·苏茨克维共同开发的8层神经网络AlexNet(以亚历克斯命名),在当年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中夺得冠军,令主办者吃惊到一度以为他们是作弊了,因为AlexNet的图像识别准确率比第二名高出十多个百分点。
当年,辛顿将初创公司卖给了谷歌并担任后者的副总裁,2023年离职。
2018年,辛顿和他的学生杨立昆以及学者约书亚·本希奥共同获得计算机领域的最高奖——图灵奖。
“AI安全”终极命题
作为AI教父,辛顿的好几名学生都相当有名。杨立昆(Yann LeCun)成了脸书母公司Meta的首席科学家,伊尔亚·苏茨克维成为OpenAI的联合创始人兼首席科学家,今年5月因与公司CEO奥特曼出现分歧而离职创业。
研究开发神经网络数十年后,辛顿终于让机器具备了深度学习的能力,但他最近几年却一直在警示,要防止人工智能失控后导致的威胁。
从谷歌离职时,辛顿透露,是为了更“自由地谈论人工智能的风险”。他说自己最担心人工智能系统超越人类,并最终反噬人类。
辛顿的学生伊尔亚·苏茨克维,在这方面传承了乃师衣钵。
业界都还记得,2023年11月OpenAI那场震惊世界的“宫斗”,正是由伊尔亚·苏茨克维发起,而他与OpenAI“灵魂人物”塞姆·奥特曼(Sam·Altman)的分歧就是AI的安全问题,前者奉行“超级对齐”,意在令超级智能与人类价值观和认知保持一致,后者信奉“有效加速主义”,追求AI的发展速度与公司商业性盈利。
今年5月苏茨克维从OpenAI离职后,该公司的“超级对齐”团队已经瓦解。
晚于苏茨克维一周离职的OpenAI安全主管Jan Leike曾公开透露,他与OpenAI高层在公司的核心优先事项上存在长期分歧,最终双方的分歧已经严重到无法调和的地步。团队在推动其研究项目和争取计算资源时遇到了重大阻碍,缺乏资源会严重影响研究的进度和质量。
彼时,马斯克针对OpenAI安全团队已经解散这一消息评价称:“这显示安全并不是OpenAI的首要任务。”
而随着近日OpenAI宣布完成新一轮融资,并将在两年内完成公司机构的重组,从非营利型公司转向营利型公司,还被曝出要求新投资者不要向包括Anthropic、xAI等在内的其余五家人工智能初创企业提供资金,这家AI巨头的走向,已经从速度与安全拉锯的状态,完全倾向于前者。
诺贝尔物理学奖的颁发,史无前例地将辛顿推到全世界的聚光灯下。据报道,这位“AI教父”接到得奖电话时正在加州的一家廉价旅馆里,打算去做核磁共振扫描。
这次获奖之后,辛顿也希望,获得诺贝尔奖能让他“更具说服力”,人们能更重视他提出的AI安全问题。
物理学衍生出了AI,生根发芽、枝繁叶茂。如今,辛顿和他的学生们对AI安全的呼吁,能否再引起人们的重视,人类与AI的交互,最终会走向何方?
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评论
打开APP查看97条评论褚峰
9秒前
而随着近日OpenAI宣布完成新一轮融资,并将在两年内完成公司机构的重组,从非营利型公司转向营利型公司,还被曝出要求新投资者不要向包括Anthropic、xAI等在内的其余五家人工智能初创企业提供资金,这家AI巨头的走向,已经从速度与安全拉锯的状态,完全倾向于前者。
李晓月
7分钟前
研究开发神经网络数十年后,辛顿终于让机器具备了深度学习的能力,但他最近几年却一直在警示,要防止人工智能失控后导致的威胁。
高叶芳
2天前
因为三年后,杰弗里·E·辛顿的研究就取得了巨大的突破。
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