AI也能算物理？诺奖公布后，物理圈儿炸了……

继公布2024年诺贝尔奖项生理或医学奖后， 2024年诺贝尔物理学奖也于昨日正式公布！北京时间10月8日17时45分许，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予 约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们 “为利用人工神经网络进行机器学习做出的基础性发现和发明”。

约翰·霍普菲尔德1958年从美国康奈尔大学获得博士学位。目前为美国普林斯顿大学教授。他根据物理学原理创造了一种关联神经网络，可以存储和重建图像和其他模式类型。

杰弗里·辛顿1978年从英国爱丁堡大学获得博士学位。目前为加拿大多伦多大学教授。他基于霍普菲尔德网络开发了一种新的网络，即玻尔兹曼机（Boltzmann Machine），可以自动发现数据属性，从而执行识别图片中的特定元素等任务。

值得一提的是，和约翰·霍普菲尔德这样传统的学者不同，辛顿的一生充满传奇，他也因为被称为“AI教父”而被大家熟知。他的曾外祖父是著名数学家布尔，发明了布尔代数，为计算机科学奠定基础。父亲则是昆虫学家，当选英国皇家学会院士。

辛顿在这样的家庭背景下成长，深受家族学术氛围的熏陶，但也给辛顿带来巨大的压力

他的研究之路并非一帆风顺。在人工神经网络领域初露锋芒时，他面临着主流学术界的质疑和冷漠。在20世纪80年代，主流的人工智能研究主要集中在符号主义（symbolism），即通过明确的规则和逻辑来实现智能行为。当时，神经网络这种基于生物学的方式被许多专家认为是“野路子”。

1986年，辛顿与大卫·鲁姆哈特和罗纳德·威廉姆斯共同提出了反向传播算法。这一算法使得神经网络能够更有效地学习数据中的特征和模式。不过受限于当时有限的算力以及没有足够的数据来训练多层神经网络，这项技术很快遇到了瓶颈。

让他意外的是2009年，斯坦福大学科学家李飞飞创建了人类有史以来最大的标注数据集ImageNet，并发起大规模视觉识别挑战赛，这为AI革命准备了数据条件。

3年后，辛顿和他的两个学生亚历克斯·克里泽夫斯基、伊尔亚·苏茨克维共同开发的8层神经网络AlexNet（以亚历克斯命名）问世，在当年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中一举夺魁，图像识别准确率高出第二名十多个百分点。

神经网络一战成名，更重要的是，科学家们意识到，只要不停增加神经网络的层次，识别准确率会继续提高。让机器像人一样具备“看”的能力，历史上第一次成为现实。

技术突破一个接一个到来。2014年，机器人脸识别的准确率超越人类，突破落地门槛。2年后，AlphaGo横空出世，战胜围棋世界李世石。

2022年ChatGPT的问世更是让全世界意识到了人工智能的潜力。杰弗里·辛顿自此成了“AI教父”。