8日宣布的2024年諾貝爾物理學(xué)獎“意外”垂青機(jī)器學(xué)習(xí)，讓多個諾獎預(yù)測集體“翻車”，就連獲獎?wù)咧坏慕芨ダ铩ば李D也坦言自己“完全沒想到”。看似不屬于傳統(tǒng)物理學(xué)任何一個分支領(lǐng)域的成果斬獲諾獎，讓不少學(xué)者開玩笑說諾貝爾物理學(xué)獎在跟計算機(jī)界的圖靈獎“搶飯碗”。

　　事實(shí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的元老級人物約翰·霍普菲爾德和杰弗里·欣頓斬獲諾獎，如諾獎官方公告所說正是因?yàn)椤斑\(yùn)用物理學(xué)的工具”。今年的諾貝爾物理學(xué)獎不僅是對兩名科學(xué)家成就的肯定，更是極大強(qiáng)調(diào)了跨學(xué)科研究的重要性，向人們展示了物理學(xué)的深刻洞見與計算機(jī)科學(xué)創(chuàng)新“碰撞”可以產(chǎn)生的巨大能量。

　　當(dāng)前人們談?wù)撊斯ぶ悄軙r，經(jīng)常指的是使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)。諾貝爾物理學(xué)委員會秘書烏爾夫·丹尼爾松對記者強(qiáng)調(diào)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物理學(xué)中的研究和應(yīng)用已經(jīng)持續(xù)了相當(dāng)長一段時間，本次諾貝爾物理學(xué)獎并非頒發(fā)給過去幾年人工智能的發(fā)展，不是針對大語言模型或類似的東西，而是針對基礎(chǔ)發(fā)明。

　　遠(yuǎn)在人工智能成為今天的科技熱詞之前，這兩名科學(xué)家從20世紀(jì)80年代起就在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域做出了重要工作。這項(xiàng)技術(shù)最初的靈感來自大腦的結(jié)構(gòu)。就像大腦中大量神經(jīng)元通過突觸相連一樣，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的“節(jié)點(diǎn)”通過“連接”組成。每個節(jié)點(diǎn)就像一個神經(jīng)元，而連接的強(qiáng)弱則類似于突觸的強(qiáng)度，決定了信息傳遞的效果。

　　1982年，美國科學(xué)家約翰·霍普菲爾德創(chuàng)建了一種用于機(jī)器的聯(lián)想記憶方法，提出了一種革命性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，被稱為“霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)”。這個網(wǎng)絡(luò)能夠存儲多個模式（比如圖像），并且在面對不完整或有噪聲的輸入時，能夠重構(gòu)出最相似的模式。

　　英國裔加拿大科學(xué)家杰弗里·欣頓在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，他希望機(jī)器能像人類一樣自主學(xué)習(xí)和分類信息，于1985年和同事提出了“玻爾茲曼機(jī)”的網(wǎng)絡(luò)模型，這個名字源于19世紀(jì)物理學(xué)家路德維希·玻爾茲曼的方程。該模型通過統(tǒng)計物理學(xué)中的玻爾茲曼分布來識別數(shù)據(jù)中的特征，成為了現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。欣頓的研究繼續(xù)推進(jìn)，導(dǎo)致了當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域爆炸式的發(fā)展。

　　愛爾蘭都柏林圣三一學(xué)院認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)教授羅德里·丘薩克8日評論指出，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最初受到神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)，并且兩者之間的相互作用持續(xù)蓬勃發(fā)展。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被證明是大腦學(xué)習(xí)過程的寶貴模型，機(jī)器正在幫助我們了解自己，這反過來又為技術(shù)發(fā)展提供了新的途徑。如果沒有霍普菲爾德和欣頓的開創(chuàng)性工作，這一切都不可能實(shí)現(xiàn)。

　　霍普菲爾德和欣頓的工作不僅推動了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，還對物理學(xué)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。正如丹尼爾松當(dāng)天在接受新華社記者采訪時所說，物理學(xué)的原理為兩名科學(xué)家提供了思路，同時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物理學(xué)中也得到了廣泛應(yīng)用，催生新的驚人發(fā)現(xiàn)。

　　諾貝爾物理學(xué)委員會主席埃倫·穆恩斯在當(dāng)天的新聞發(fā)布會上表示，兩名獲獎?wù)呃媒y(tǒng)計物理的基本概念設(shè)計了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。相關(guān)技術(shù)已被用于推動多個領(lǐng)域的研究，包括粒子物理、材料科學(xué)和天體物理等，也已用于日常生活中的人臉識別和語言翻譯等。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展不僅帶來了巨大的機(jī)遇，也引發(fā)人們對于倫理和安全方面的擔(dān)憂。穆恩斯當(dāng)天在發(fā)布會上強(qiáng)調(diào)說，人類有責(zé)任以安全且道德的方式使用這項(xiàng)新技術(shù)，以確保它能為全人類帶來最大的利益。

　　欣頓當(dāng)天在接受電話連線采訪時表示，這一技術(shù)將對社會產(chǎn)生巨大影響，但也必須警惕這一技術(shù)可能造成的威脅。丹尼爾松也指出，機(jī)器學(xué)習(xí)與基因編輯等眾多前沿技術(shù)的發(fā)展是“雙刃劍”，人們必須警惕出現(xiàn)壞的結(jié)果。在這方面，尤其需要全球合作。