在這個人工智能飛速發展的時代，你是否曾經好奇過，電腦是如何學會轉譯語言、辨識影像，甚至進行合理對話的呢？
2024年的諾貝爾物理學獎，就頒給了兩位為機器學習奠定基礎的科學家：約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和謝菲·辛頓（Geoffrey E. Hinton）
。他們運用物理學的工具，構建了能夠儲存和重構資訊、自主發現數據特征的方法，
為今天強大的人工神經網絡鋪平了道路
。
圖源：Johan Jarnestad/瑞典皇家科學院
從大腦到機器：模仿自然的智慧
人工神經網絡的靈感來源於我們的大腦。 就像大腦由數十億個神經元透過突觸相連一樣，人工神經網絡由大量的「節點」透過「連線」組成。每個節點就像一個神經元，可以儲存一個值；而連線的強弱則類似於突觸的強度，決定了資訊傳遞的效果。
圖源：Johan Jarnestad/瑞典皇家科學院
霍普菲爾德的聯想記憶：
在「能量景觀」中儲存資訊
1982年，物理學家約翰·霍普菲爾德提出了一種革命性的網絡結構，被稱為「 霍普菲爾德網絡 」。這個網絡能夠儲存多個模式（比如影像），並且在給定不完整或有雜訊的輸入時，能夠重構出最相似的儲存模式。
霍普菲爾德的靈感來自物理學中描述磁性材料的理論。他將網絡的狀態比作一個「能量景觀」，每個儲存的模式就像景觀中的一個山谷。當網絡接收到新的輸入時，就像在這個景觀中捲動一個球，最終會停在最接近的山谷中，也就是找到了最相似的儲存模式。
這種方法 非常適合處理有雜訊或部份缺失的數據 ，比如恢復受損的影像或辨識手寫字元。
圖源：Johan Jarnestad/瑞典皇家科學院
辛頓的波茲曼機：
自主學習的突破
霍普菲爾德的網絡主要用於儲存和檢索資訊，謝菲·辛頓則更進一步，希望機器能像人類一樣自主學習和分類資訊。1985年，辛頓和同事提出了「 波茲曼機 」，這個名字源於19世紀物理學家路德維希·波茲曼的方程式。
波茲曼機通常由兩層節點組成：可見層用於輸入和輸出資訊，隱藏層則影響整個網絡的功能。這種結構允許網絡 不僅能辨識已知模式，還能生成新的、相似的模式 。比如，它可以在看過多張貓的圖片後，生成一張新的、看起來像貓的影像。
更重要的是， 波茲曼機能夠透過例子學習 ，而不需要明確的指令。給它看足夠多的貓和狗的圖片，它就能學會區分這兩類動物，甚至辨識它從未見過的新圖片。
圖源：Johan Jarnestad/瑞典皇家科學院
從理論到實踐：機器學習的革命
霍普菲爾德和辛頓的工作為機器學習奠定了理論基礎，但真正的革命是在2010年左右開始的。得益於海量數據的可用性和計算能力的巨大提升，今天的人工神經網絡已經發展成為擁有數十億甚至上萬億參數的「 深度神經網絡 」。
這些網絡 被廣泛套用於各個領域 ，從語言轉譯到影像辨識，從推薦系統到科學研究。例如，它們幫助物理學家在海量數據中尋找希格斯粒子，協助天文學家發現系外行星，甚至在預測蛋白質結構和設計新材料方面發揮重要作用。
展望未來：機遇與挑戰並存
機器學習的迅速發展不僅帶來了巨大的機遇，也引發了廣泛的討論，特別是在倫理和安全方面。如何確保AI技術的公平性和透明度？如何防止它被濫用？這些都是我們需要認真思考的問題。
2024年的諾貝爾物理學獎不僅是對霍普菲爾德和辛頓個人成就的肯定，更是對跨學科研究重要性的強調。他們的工作展示了，當物理學的深刻洞見與電腦科學的創新相結合時，能夠產生多麽令人驚嘆的成果。
資訊來源：諾貝爾官網新聞稿
編譯：果殼轉譯班
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