【球盟会】诺贝尔物理学奖——机器学习先驱,两位AI科学家首获诺奖!

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10月8日,瑞典皇家科学院,正式将今年的诺贝尔物理学奖,授予约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿,以表彰两人在机器学习方向上的研究成果,基于神经网络的机器学习正在彻底改变科学、工程和日常生活。

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10月8日,瑞典皇家科学院,正式将今年的诺贝尔物理学奖,授予约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿,以表彰两人在机器学习方向上的研究成果,基于神经网络的机器学习正在彻底改变科学、工程和日常生活。

【球盟会】诺贝尔物理学奖——机器学习先驱,两位AI科学家首获诺奖!

每年10月份,诺贝尔奖都会开始颁发一系列的奖项,其中的诺贝尔物理学奖,也是整个物理学领域最负盛名的奖项,去年的诺贝尔物理学奖授予了皮埃尔·阿戈斯蒂尼、费伦茨·克劳斯和安妮·吕利耶三位科学家,以表彰他们在阿秒脉冲技术方向所做的贡献。

诺贝尔物理学奖——机器学习先驱,两位AI科学家首获诺奖!

历年来,诺贝尔物理学奖颁发的领域非常广泛,但一般都是传统物理学的核心分支方向,比如粒子物理、量子物理和天体物理等,但是从来没有颁发给机器学习/深度学习领域的学者,而此次授予与机器学习和深度学习相关的研究成果,首次打破了诺奖的常规。

诺贝尔物理学奖——机器学习先驱,两位AI科学家首获诺奖!

一般来说,计算机领域学者最高奖为图灵奖,科学家姚期智教授就曾拿下图灵奖,目前清华的姚班即为姚期智教授创办。2018年的图灵奖是最破圈的一次,Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun三位科学家,因在深度学习领域的基础性贡献和工程技术上的突破,获得18年的图灵奖,其中Hinton辛顿教授也是这次诺贝尔物理学奖的两位获奖者之一。

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通常来看,计算机各个方向也更靠近数学方向,比如机器学习很多算法与统计学高度相关,所以目前AI领域也会非常青睐有本科数学背景的学生,即使计算机科学家跨界拿奖,也大概率是获得数学方向的奖项,本次诺贝尔物理学奖颁给辛顿确实让人非常意外。

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辛顿为现任多伦多大学教授,80年代,Hinton提出了玻尔兹曼机(Boltzmann Machine),玻尔兹曼机的算法能够通过给定的例子进行学习,能够用于图像分类或生成实例,也被视作最早的生成模型之一,当前火热的GPT其实也是一种基于Transformer架构的深度学习生成模型。

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玻尔兹曼机的灵感来源于另一位获奖者约翰·霍普菲尔德在82年提出的霍普菲尔德网络(Hopfield network),为单层神经网络,可用于联想记忆和优化问题的求解,最早的设计灵感来源于物理学中的能量概念,动态行为类似于物理系统的能量最小化过程,偏向生物物理学/统计物理学交叉领域。

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Hinton本次诺奖被提到的研究成果是玻尔兹曼机,此外还有更有名的BP反向传播算法、受限玻尔兹曼机RBM、深度学习时代元年的AlexNet等等,推动了深度学习的快速发展,尤其是神经网络在图像处理、自然语言处理等领域的应用。

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Ilya、Alex、Hinton

从成果来看,Hinton确实做出了诺奖级成果,所以当之无愧拿到了图灵奖,但是Hinton的研究其实更多与计算机科学和数学相关,尤其是在BP反向传播和AlexNet与物理的直接联系很小,总体来说,Hopfield网络的发展早期灵感是脱胎于物理学,而辛顿的成就主要集中在计算机科学领域。

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如果诺奖再推出计算机奖项或者数学奖项颁给Hinton和Hopfield,质疑声就会小很多,当然这次诺奖破例可能也标志着传统物理学领域进一步拓展,AI和神经网络正在改变科学和工程的各个方面,对未来物理学研究的影响可能会比我们想象的还要深远,也许我们正在进入一个更加跨学科融合的时代......

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