每(mei)經記者｜鄭雨航    每(mei)經實習記者｜岳楚(chu)鵬    每(mei)經編(bian)輯｜蘭素英    

2024年諾貝爾物理(li)學獎頒給了(le)計算機科學家約翰·霍(huo)普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里·欣頓（Geoffrey E. Hinton），理(li)由是他們為(wei)機器(qi)學習奠定了(le)基礎，為(wei)今天包括ChatGPT在內的人(ren)工智(zhi)能(neng)（AI）鋪(pu)平了(le)道(dao)路(lu)。

毫無疑問，這一結果讓很多人感到(dao)意外，因為機器學(xue)習并非傳統(tong)物理學(xue)的(de)分支領域。有網友調(diao)侃稱，這是把圖靈(ling)獎該(gai)干的(de)事情給干了(le)；也有科學(xue)家表(biao)達(da)了(le)不(bu)解——“人工神經網絡對(dui)物理學(xue)研究產生了(le)深遠的(de)影響，但可以(yi)說(shuo)它們本身就是物理學(xue)研究的(de)成果嗎？”

面對外界(jie)的疑問，諾貝爾獎官(guan)方(fang)不得不在X平(ping)臺上回應：“您是(shi)否知道機器學習模(mo)式是(shi)基于物理方(fang)程？”同(tong)時，諾貝爾獎委員(yuan)會也表示(shi)，利用(yong)人(ren)工神(shen)經網絡的機器學習能夠快速理解大量數據，已經在科學研(yan)究(jiu)中發揮了重要作用(yong)，包括(kuo)在物理學領(ling)域，它被用(yong)于創(chuang)造“具有特定屬性的新材料”。諾貝爾物理學委員(yuan)會成員(yuan)Anders Irbäck教授盛贊道：“他(ta)們都是(shi)真正的先驅者，尋找到了解決(jue)問題的新方(fang)法。”

其實，不單是(shi)“吃瓜群眾(zhong)”，作為(wei)獲獎者之一的欣頓本(ben)人也是(shi)一臉驚訝(ya)，“完(wan)全沒想到(dao)會發(fa)生這(zhe)種事”。

在(zai)獲獎之余(yu)，欣頓還(huan)就AI安(an)全發出(chu)了(le)警告。他認(ren)為，擁有比人(ren)類更(geng)聰明的(de)技(ji)術(shu)“在(zai)很多方(fang)面都是好事”，但(dan)“這一切的(de)后(hou)果(guo)可能(neng)是，比我們更(geng)聰明的(de)系統最終會(hui)掌(zhang)控一切”。

當(dang)地時間2023年(nian)6月28日(ri)，加(jia)拿大(da)安大(da)略省多(duo)倫多(duo)，被稱為“人工智能教父”的認知心理學(xue)家和計算機科學(xue)家杰弗(fu)里·欣頓在(zai)碰撞技術會議上發表講話。 視(shi)覺中國圖(tu)

出人意料的獲獎名單

北京時間10月8日(ri)下午5點(dian)45分，美國和(he)加拿大科學(xue)家(jia)約翰·霍普菲爾(er)德和(he)被(bei)外界稱為(wei)“AI教(jiao)父”的(de)杰弗里(li)·欣頓被(bei)授(shou)予諾貝爾(er)物理學(xue)獎，以表彰他(ta)們通(tong)過人工(gong)神經(jing)網(wang)絡實現機器(qi)學(xue)習的(de)基礎(chu)性發(fa)現和(he)發(fa)明，幫助計算機以更接近(jin)人腦的(de)方式(shi)學(xue)習，為(wei)AI的(de)發(fa)展奠定(ding)了基礎(chu)。

該獎(jiang)項是對(dui)AI在人們(men)生活和工(gong)作方式中(zhong)日益重要的(de)(de)(de)地位的(de)(de)(de)認(ren)可。諾貝爾(er)物理(li)學委員會(hui)主席(xi)艾倫·穆恩(en)斯(si)（Ellen Moons）表示：“獲(huo)獎(jiang)者的(de)(de)(de)工(gong)作已經帶來了巨大的(de)(de)(de)好處。在物理(li)學中(zhong)，我們(men)在廣(guang)泛的(de)(de)(de)領域使用人工(gong)神經網絡(luo)，例(li)如(ru)開發(fa)具有特定性能的(de)(de)(de)新(xin)材料。”

諾貝(bei)爾獎委(wei)員會在X平臺上(shang)的(de)(de)帖子(zi)中表示，霍普菲爾德博(bo)士和欣頓博(bo)士的(de)(de)突破“立足(zu)于物理科學的(de)(de)基礎之上(shang)”，“他們(men)為(wei)我(wo)們(men)展示了(le)一(yi)種(zhong)全新(xin)的(de)(de)方式，讓我(wo)們(men)能夠利用計算(suan)機來(lai)幫助和指導我(wo)們(men)應(ying)對社會面臨的(de)(de)許多挑戰”。

不(bu)過，這(zhe)一(yi)結果(guo)還是讓無數網友(you)大(da)吃(chi)一(yi)驚(jing)，之前誰(shui)也沒料到諾貝爾物理學獎居然會頒給(gei)計算機科學相(xiang)關(guan)的研究(jiu)。有網友(you)驚(jing)呼，“這(zhe)是個玩笑(xiao)嗎？這(zhe)應該是圖靈獎該干的事情。”

不單是網(wang)友，也有(you)(you)科學(xue)家表(biao)示不解。南安普頓大學(xue)計(ji)算機科學(xue)家、聯合國AI顧問溫迪·霍爾(er)教授表(biao)示，她對這(zhe)(zhe)一獎項的(de)頒(ban)發感到(dao)驚訝。“諾貝爾(er)獎沒有(you)(you)設立計(ji)算機科學(xue)獎，以這(zhe)(zhe)種(zhong)方(fang)式來頒(ban)發獎項是一種(zhong)有(you)(you)趣的(de)方(fang)式，但(dan)似乎有(you)(you)點牽強，”她說，“顯然，人工神經網(wang)絡(luo)對物理學(xue)研究產(chan)生了深(shen)遠(yuan)的(de)影(ying)響，但(dan)可以說它(ta)們本身就是物理學(xue)研究的(de)成果嗎？”

面對外界的(de)疑(yi)問，諾貝爾獎官方不得不在X平(ping)臺(tai)上解釋說：“您是否知道機器學(xue)習(xi)模式是基(ji)于物理(li)方程？”

其實，不單(dan)是(shi)外界(jie)，獲(huo)獎(jiang)者欣頓本人都(dou)沒想到(dao)自(zi)己能夠“跨界(jie)”獲(huo)得(de)諾(nuo)貝爾(er)物理(li)學(xue)獎(jiang)。他在(zai)接到(dao)諾(nuo)貝爾(er)獎(jiang)委員會的電話時(shi)說道：“我完全沒想到(dao)會發生這種(zhong)事。”當時(shi)他正在(zai)加利福尼亞州(zhou)一(yi)家“廉價酒店”，他表示，這消(xiao)息簡直(zhi)是(shi)“出乎意料”。

他們有何貢獻？

欣頓出生于(yu)倫敦郊外，自20世紀70年(nian)代末以來，他大部分時(shi)間都生活和工作在美(mei)國和加拿大。

20世紀70年(nian)代初(chu)，欣頓在愛丁堡大學讀研究(jiu)生時(shi)開(kai)始研究(jiu)人(ren)工神經網(wang)絡，當時(shi)很少有研究(jiu)人(ren)員認為(wei)這個(ge)想法會成(cheng)功(gong)。直到2012年(nian)，他終于與其學生一(yi)起取得了突破。2013年(nian)，欣頓加入了谷(gu)(gu)歌。2023年(nian)5月，他從(cong)谷(gu)(gu)歌離職(zhi)。自(zi)那以(yi)后，他持續公開(kai)呼吁謹慎(shen)對待(dai)AI技術，成(cheng)為(wei)旨在引(yin)導AI系統(tong)，使(shi)其行為(wei)符(fu)合設計者利益和預期目(mu)標的“AI對齊派”代表。

2019年，欣(xin)頓與蒙特利爾大學(xue)計算機科學(xue)教授約(yue)書亞·本(ben)吉奧（Yoshua Bengio）和Meta首席AI科學(xue)家楊立昆（Yann LeCun）因在人工(gong)神(shen)經網絡方面的(de)(de)工(gong)作(zuo)共同(tong)獲得了(le)圖靈獎(jiang)，該獎(jiang)通(tong)常(chang)被(bei)譽為“計算機界的(de)(de)諾貝爾獎(jiang)”。

相較于欣頓，霍普菲爾(er)德(de)則(ze)是(shi)一個正統的物理學(xue)(xue)家，因在計算機(ji)科(ke)學(xue)(xue)、生物學(xue)(xue)和物理學(xue)(xue)領域的開創性研究而聞名(ming)。他如(ru)今在普林斯頓大學(xue)(xue)擔(dan)任(ren)名(ming)譽教授。

霍(huo)普(pu)菲爾德于(yu)1933年(nian)生于(yu)美國(guo)伊利諾伊州(zhou)(zhou)芝加哥(ge)，1958年(nian)在貝爾實驗室開始(shi)了他(ta)的職業生涯，主要研究固體物質(zhi)的特(te)性。1961年(nian)，他(ta)以助(zhu)理(li)教授(shou)的身份前(qian)往(wang)加利福尼亞大(da)學伯克利分校，并于(yu)1964年(nian)加入普(pu)林斯頓大(da)學物理(li)系。16年(nian)后(hou)，他(ta)前(qian)往(wang)加州(zhou)(zhou)理(li)工學院擔任(ren)化學和生物學教授(shou)，并于(yu)1997年(nian)回到普(pu)林斯頓大(da)學，在分子生物學系任(ren)職。

1982年(nian)，霍(huo)普菲爾德開發了一種神(shen)(shen)經網(wang)絡(luo)(luo)模型來描述大(da)腦是(shi)如何進行聯想、回憶(yi)的，即霍(huo)普菲爾德網(wang)絡(luo)(luo)，這使得機器能夠使用(yong)人工神(shen)(shen)經網(wang)絡(luo)(luo)“存儲(chu)”記(ji)憶(yi)，構成了現在所有人工神(shen)(shen)經網(wang)絡(luo)(luo)的基礎。

根(gen)據瑞(rui)典皇(huang)家科(ke)學院的公告，欣(xin)頓以霍普菲爾(er)(er)德(de)網絡(luo)為基(ji)礎(chu)(chu)，發明了一個采用不同方法的新(xin)網絡(luo)—— 玻(bo) 爾(er)(er) 茲 曼(man) 機(ji)(ji) （the Boltzmann machine），通過輸入機(ji)(ji)器(qi)(qi)運(yun)行(xing)時(shi)很可(ke)(ke)能(neng)出現的示例(li)來訓(xun)練機(ji)(ji)器(qi)(qi)。玻(bo)爾(er)(er)茲曼(man)機(ji)(ji)可(ke)(ke)用于對圖(tu)像進行(xing)分類(lei)，或(huo)創(chuang)建訓(xun)練模式類(lei)型的新(xin)示例(li)。欣(xin)頓在此基(ji)礎(chu)(chu)上繼(ji)續發展，幫助開啟了機(ji)(ji)器(qi)(qi)學習(xi)的爆炸式發展。他在人工神經網絡(luo)方面的開創(chuang)性研究為ChatGPT等AI系(xi)統鋪平了道路。

更值得(de)一(yi)提(ti)的(de)是(shi)，OpenAI聯合創始人、前首席科學家(jia)伊爾亞·蘇(su)茨(ci)克(ke)維（Ilya Sutskever）也是(shi)欣頓的(de)學生。他們兩人和另一(yi)名計算機(ji)科學家(jia)亞歷(li)克(ke)斯·克(ke)里澤(ze)夫斯基（Alex Krizhevsky）還一(yi)起(qi)發明(ming)了卷積(ji)神經網(wang)絡(luo)AlexNet。

欣頓發出AI安全警告

雖然欣頓因為其在(zai)機器學習領域(yu)的研究獲得(de)了諸多(duo)殊榮(rong)，但現在(zai)的他更(geng)多(duo)的精力集中在(zai)推動AI安(an)全發展上(shang)。在(zai)諾貝爾獎委員會向其宣布獲獎喜訊(xun)時，他也不忘就AI技術的危險(xian)性向外界發出警告。

欣頓擔憂地表示：“我(wo)認為它（AI）將產生巨大的影響。它將與工業革命相媲美，它不會(hui)(hui)在(zai)(zai)體力(li)上超越(yue)人類，而是會(hui)(hui)在(zai)(zai)智力(li)上超越(yue)人類。”

欣頓表示(shi)，擁有(you)比人類更聰明(ming)的(de)技術“在很多方(fang)面都是(shi)好(hao)事(shi)”，這(zhe)將帶來(lai)醫療(liao)保(bao)健(jian)的(de)大幅改善、更好(hao)的(de)數字助(zhu)理以(yi)及生產力的(de)大幅提(ti)升。“但我們也(ye)必須擔心一(yi)些可(ke)能(neng)的(de)不良后果，尤其是(shi)這(zhe)些事(shi)情(qing)失(shi)控的(de)威脅。”他補充(chong)道，“我擔心，這(zhe)一(yi)切的(de)后果可(ke)能(neng)是(shi)，比我們更聰明(ming)的(de)系統最終會掌(zhang)控一(yi)切。”

今年5月，欣頓(dun)接受(shou)記者采訪的(de)(de)時候甚至直白(bai)地稱：“很難想象如何(he)阻止壞人(ren)利用它（AI）做(zuo)壞事(shi)。”他(ta)表示(shi)：“未(wei)來(lai)5~20年，AI有(you)一半概率比(bi)人(ren)類聰(cong)明。當(dang)它們(men)比(bi)我(wo)們(men)更聰(cong)明時，我(wo)不知道我(wo)們(men)被接管(guan)的(de)(de)可能(neng)性有(you)多大，但在我(wo)看來(lai)，這很有(you)可能(neng)。”

伴隨AI的飛速(su)發展，人們(men)對其安全性的憂(you)慮在不斷上升。

今年6月，13位(wei)來(lai)自OpenAI和谷歌的現任(ren)及前任(ren)員(yuan)工聯合發布了(le)一封公開信(xin)，表達了(le)對AI技術潛在(zai)風險的嚴重擔憂(you)，并呼吁相關公司采(cai)取(qu)更加透明和負責任(ren)的措(cuo)施來(lai)應對這些風險。

這(zhe)封信(xin)也得到了欣頓的背書，信(xin)中指出，盡管(guan)AI技術可(ke)能(neng)會(hui)給人類(lei)帶(dai)來(lai)巨大益處(chu)，但其帶(dai)來(lai)的風(feng)險同(tong)樣不容忽視。這(zhe)些風(feng)險包括加劇社會(hui)不平等、操(cao)縱(zong)和(he)虛假(jia)傳播信(xin)息(xi)，以(yi)及自主(zhu)AI系統失控可(ke)能(neng)導致的人類(lei)滅絕(jue)。

封面圖片來(lai)源：視覺中(zhong)國