奠AI發展基石雙雄奪物理諾獎

/c2 欣頓(左)和霍普菲爾德(右)共用諾貝爾物理獎。路透社

本報訊

瑞典皇家科學院8日宣布,有「AI教父」之稱的英國裔加拿大科學家欣頓,與另一名人工智能(AI)先驅、美國物理學家霍普菲爾德,共同榮獲諾貝爾物理學獎,表彰他們對人工神經網絡的基礎性發現與發明,實現了機器學習(machine learning),奠下當今AI發展的基石。

瑞典皇家科學院說,兩位得獎者使用物理學工具,為當今強大的機器學習技術奠定了基礎。現年91歲的霍普菲爾德(John Hopfield)出生於芝加哥,獲康奈爾大學博士學位,現任普林斯頓大學教授。他創建了一種聯想記憶方法,可以存儲和重構圖像或其他類型的數據模式。他在1982年創造出的聯想神經網絡,現在通稱為霍普菲爾德網(Hopfield network)。而現年76歲的欣頓(Geoffrey Hinton)出生於英國倫敦,獲愛丁堡大學博士學位,現任加拿大多倫多大學教授。他發明了一種可以自動發現數據中屬性的方法,可用於識別圖片中的特定元素等任務。他是電腦科學家及認知心理學家,被譽為「深度學習教父」或「AI教父」。

根據瑞典皇家科學院公告,「當我們談論AI,通常指使用人工神經網絡的機器學習技術。這項技術最初受到大腦結構的啟發,在人工神經網絡中,大腦神經元由具有不同值的節點表示,這些節點通過連接相互影響,如同『突觸』(神經元之間通訊的接頭),可以增強或減弱,網絡由此實現訓練。」

諾貝爾物理學委員會主席穆恩斯表示,兩名獲獎者利用統計物理的基本概念設計了人工神經網絡,構建機器學習的基礎。

相關技術已被用於推動多個領域的研究,包括粒子物理、材料科學和天體物理等,也已用於日常生活中的人臉識別和語言翻譯等。

台灣東海大學應用物理學系暨研究所教授施奇廷說,欣頓將霍普菲爾德提出的神經元網絡模型去掉龐雜的東西並單純化,讓神經元變成一層一層,訊號傳播方向也變單方向,就像生活中的車牌辨識系統。施奇廷認為,若沒有兩人的研究,就不會有後續各種AI應用。

不過這個評選結果讓無數網友大吃一驚,之前誰也沒料到諾貝爾物理學獎居然會頒給電腦科學相關的研究。有網友驚呼,「這是搶飯碗嗎?這應該是圖靈獎該幹的事啊。」

聯合國AI顧問溫蒂.霍爾教授亦表示,她對這一獎項的頒發感到驚訝。「諾貝爾獎沒有設立電腦科學獎,以這種方式來頒發此獎是一種有趣的方式,但似乎有點牽強」,她說,「顯然,人工神經網絡對物理學研究產生了深遠的影響,但可以說它們本身就是物理學研究的成果嗎?」

面對外界疑問,諾貝爾獎官方在X平台上解釋說:「您是否知道機器學習模式是基於物理方程的?」其實不單是外界,獲獎者辛頓本人在接到諾貝爾獎委員會的電話時表示:「我完全沒想到會發生這種事。這消息簡直是出乎意料。」

諾貝爾物理學委員會秘書丹尼爾松表示,物理學獎可以授予理論上、實驗上或者觀測上的發現,也可以授予發明,今年的獲獎成果從某種意義上講也是一種發明,一種可以多種方式應用的發明。

今年諾貝爾各獎項獎金為1100萬瑞典克朗,欣頓與霍普菲爾德將平分獎金。

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