開創機器學習時代，兩位AI先驅獲諾貝爾物理學獎！

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人工智能正在全球範圍内蓬勃發展，行業「賣鏟人」英偉達(NVDA.US)作為硬件領域的領軍企業，更是在資本市場上掀起了波瀾。

隨著人類社會步入人工智能革命的新紀元，諾貝爾獎亦向這一時代致敬。

近日，瑞典皇家科學院宣佈，將2024年諾貝爾物理學獎授予約翰·J·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和傑弗里·E·辛頓（Geoffrey E. Hinton），以表彰他們在使用人工神經網絡實現機器學習方面奠基性發現和發明。

這兩位獲獎者將平分1100萬瑞典克朗（約合745萬元人民幣）獎金。

AI先驅奠定機器學習根基

在十九世紀末，許多人認為物理學是最重要的科學，當時瑞典化學師、發明家阿爾弗雷德·貝恩哈德·諾貝爾也許也這樣認為，物理學獎是他在1895年的遺囑中首先提到的獎項領域。

在獲得諾貝爾物理學獎的227名得主中，鮮有人工智能領域的科學家，如今瑞典皇家科學院選中了霍普菲爾德和辛頓，反映出當下人工智能技術在物理學中的重要性。

當我們討論人工智能時，通常指的是使用人工神經網絡的機器學習，這項技術最初受大腦結構的啓發。在人工神經網絡中，大腦的神經元被模擬為具有不同權重的節點，這些節點通過連接（可以比作大腦中的突觸）相互影響，連接的強度可以調整，從而使節點之間的相互作用或強或弱。

人類對人工智能的探索已超過80年，直到近年來人工智能才進入迸發階段。

早在1943年，神經科學家沃倫·麥卡洛克和邏輯學家沃爾特·皮茨就分别提出了大腦中神經元如何合作的模型，他們的工作成為後來生物和人工神經網絡研究的起點。

另一個有影響力的早期貢獻者來自加拿大的心理學家唐納德·赫佈，於1949年，赫佈提出了一種學習和記憶的機制，其中兩個神經元的同時和重復激活導致它們之間突觸的強度增加。

隨後自20世紀80年代起，霍普菲爾德和辛頓開始研究人工神經網絡技術。

霍普菲爾德1933年出生於美國伊利諾伊州芝加哥市，1958年獲得美國康奈爾大學博士學位，現任美國普林斯頓大學教授。

霍普菲爾德創造了一種關聯記憶，它能夠存儲和重構圖像以及其他模式類型。

霍普菲爾德的聯想記憶模型通過在虛擬的能量地形中為每個記憶模式挖設「山谷」來存儲信息，這個過程就像是一幅風景畫。當輸入一個變形或不完全的模式時，網絡的作用就像是一個滾落山坡的球，它會自動滾落到最近的「山谷」——即最匹配的記憶模式，象徵著能量最低點。

辛頓1947年出生於英國倫敦，1978年獲得英國愛丁堡大學博士學位，現任加拿大多倫多大學教授。

辛頓將霍普菲爾德網絡的想法應用於一種新網絡，這種新網絡使用另一種方法：玻爾茲曼機。玻爾茲曼機可以學習給定數據類型的特徵元素，可以用來分類圖像或創建新材料。這種機器學習幫助推動了當今機器學習的快速發展。

瑞典皇家科學院官網中表示，今年的諾貝爾物理學獎獲獎者使用了物理學的工具來構建有助於為今天強大的機器學習奠定基礎的方法，他們的工作已經產生了很大的效益。

人工智能浪潮席卷全球

20世紀最偉大的科幻小說作家之一的亞瑟·C.克拉克曾表示，「任何足夠先進的技術，都等同於魔術。」他的這句話，在人工智能領域同樣適用。

得益於霍普菲爾德和辛頓等先驅者的不懈努力，人工智能技術正以前所未有的速度迅猛發展。

如今，機器學習、大數據、計算機視覺等AI技術以及AI芯片、視覺傳感器等底層硬件發展迅速，推動人工智能從理論階段進入到應用階段。從智能語音助手到自動駕駛汽車，從醫療診斷到金融風險預測，人工智能的影響力已無處不在。

近日在美國華盛頓特區舉行的「AI峰會」上，英偉達企業平台副總裁兼總經理鮑勃·佩特表示，現在整個世界正處於「即將看到更多行業採用AI的邊緣」，預計人工智能將在所有利用該技術的行業里產生高達20萬億美元的影響。

佩特著重解釋了「人工智能的下一個階段」：應用範圍從先進的人工智能代理到由機器人運行的工廠，再到天氣預測、治療癌症、探索外星生命等。

英偉達還透露，下一代Blackwell芯片將於今年四季度向客戶發貨，且能源效率優異。英偉達創始人黃仁勳還稱，Blackwell芯片是「生成式人工智能時代的處理器」，市場對這款新產品的需求達到「瘋狂」的程度。

我國在人工智能方面也迎來井噴式發展，2023年以來國内掀起了「百模大戰」，湧現出200多個大模型。這些生成式人工智能，將對短視頻、直播、影視、遊戲、動漫、廣告等行業帶來颠覆性創新。

北京師範大學經濟與工商管理學院院長戚聿東教授近日表示，歷經半個多世紀的發展，當下人工智能正處於創新成果集中爆發的技術奇點期，對人類生活和生產將產生廣泛、深刻、持續的影響。

他還表示，人工智能的經濟奇點蓄勢待發，2023年我國人工智能核心產業規模達到了5784億元。按照國務院規劃，到2030年我國人工智能核心產業規模將達到1萬億元，帶動相關產業規模達到10萬億元。