科普中国2024年10月13日发布:刚刚,AI 教父获得诺贝尔物理学奖!曾表示后悔毕生工作,警告 AI 取代人类可能比想象中快
⭐发布日期:2024年10月13日 | 来源:科普中国
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就在刚刚,2024 年诺贝尔物理学奖揭晓。
机器学习专家 John J. Hopfield(约翰·霍普菲尔德)、「AI 教父」Geoffrey E. Hinton(杰弗里·辛顿)荣获此奖,以表彰他们「基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明」。
值得一提的是, 杰弗里·辛顿也是历史上首位同时获得诺贝尔物理学奖和图灵奖的双料得主。
诺贝尔物理学委员会主席艾伦·穆恩斯表示,「获奖者的工作已经带来了巨大的好处。在物理学中,我们在许多领域使用人工神经网络,例如开发具有特定性质的新材料。」
有趣的是,没有人想到物理学奖会颁给 AI,甚至连杰弗里·辛顿也没有想到。
在今天宣布诺贝尔奖的新闻发布会上,他在线上发言道:
我在加利福尼亚的一家经济型酒店,那里没有良好的互联网或手机信号。我今天本打算做核磁共振扫描,但我得取消了!
对于他个人使用的 AI 工具,杰弗里·辛顿在发布会上透露他会使用 GPT-4。尽管他对 GPT-4 的输出持保留态度,但他承认,每当遇到不确定的问题时,他会向 GPT-4 寻求帮助。
杰弗里·辛顿是 AI 领域的巨擘,也是深度学习的先驱。他被认为是与 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 齐名的 「人工智能教父 」之一。
他于 1970 年在剑桥获得实验心理学学士学位,并于 1978 年在爱丁堡获得人工智能博士学位。
辛顿因其在人工神经网络方面的工作而享誉国际,特别是如何在没有人类的协助下,通过设计让 AI 实现自主学习。
他于 1998 年当选为皇家学会(FRS)院士,并于 2001 年成为鲁梅尔哈特奖的第一位获奖者。
辛顿还为人工智能领域培养了一批顶尖人才,他的学生们同样在行业中扮演着重要角色,当中就包括 OpenAI 前任首席科学家 Ilya Sutskever。
此前,辛顿一直为 Google 工作长达十年之久。
辛顿对人工智能对就业市场的影响持乐观态度,GPT-4 发布后不久,辛顿还将 GPT-4 称作「人类的蝴蝶」。
「毛毛虫提取营养物质,转化为蝴蝶。人们已经提取了数十亿的理解信息,让 GPT-4 化作人类的蝴蝶。」
但他也愈发担心人工智能的道德影响,例如照片、视频和文本中虚假信息的扩散,以及 AI 带来的潜在风险。
「我对自己毕生的工作,感到非常后悔。我找了一个借口来安慰自己,即便我没有做这些工作,依然有其他人会做。」
对于 AI 的未来,他曾忧心忡忡地说道:
我估计在五到二十年之间。人工智能有 50% 的概率会比我们更聪明。当它变得比我们更聪明时,我不知道它接管的概率有多大,但在我看来,这是很有可能的。
附诺贝尔物理学奖官方新闻稿:
谈到人工智能时,我们通常指的是使用人工神经网络的机器学习。这项技术最初受大脑结构的启发。在人工神经网络中,大脑的神经元由具有不同值的节点表示。这些节点通过类似突触的连接相互影响,并可以变得更强或更弱。
网络的训练,例如,通过在同时具有高值的节点之间建立更强的连接。今年的获奖者自 1980 年代起就在人工神经网络领域进行了重要工作。
约翰·霍普菲尔德发明了一种保存和重建模式的方法网络。我们可以将节点视为像素。霍普菲尔德网络利用描述材料特性与原子自旋相关的物理学——这一特性使每个原子成为微小的磁体。
整个网络以与物理学中自旋系统的能量相当的方式进行描述,并通过寻找节点之间连接的值进行训练,以确保保存的图像具有低能量。
当霍普菲尔德网络接收到扭曲或不完整的图像时,它会系统性地处理节点并更新其值,使网络的能量降低。网络逐步寻找与输入的瑕疵图像最相似的保存图像。
杰弗里·辛顿则以霍普菲尔德网络为基础,开发了一种不同的方法:玻尔兹曼机。
玻尔兹曼机可用于分类图像或创建与其训练模式相同的新示例。辛顿在此基础上进一步研究,帮助推动了当前机器学习的爆炸性发展。 返回搜狐,查看更多
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Daiyrbekov
9秒前:网络逐步寻找与输入的瑕疵图像最相似的保存图像。
IP:39.99.1.*
李鑫
1秒前:网络的训练,例如,通过在同时具有高值的节点之间建立更强的连接。
IP:74.69.9.*
柄本佑
5秒前:约翰·霍普菲尔德发明了一种保存和重建模式的方法网络。
IP:14.98.6.*