为何能拿物理学奖？美媒专访诺奖得主“AI教父”辛顿

2024-10-09 10:18

辛顿
北京时间10月9日，当地时间周二，加拿大多伦多大学的“AI教父”杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)、美国普林斯顿大学的生命科学家约翰·霍普费尔德(John J. Hopfield)因推动人工神经网络的发展获得了诺贝尔物理学奖。人工神经网络对于当今谷歌等搜索引擎、ChatGPT等聊天机器人的发展至关重要。
霍普费尔德和辛顿的获奖得益于他们两人开发的技术：霍普菲尔德在1982年开发的“霍普菲尔德神经网络”(Hopfield network)、辛顿在1985年发明的随机神经网络模型“玻尔兹曼机”(Boltzmann machine)。
2019年，辛顿博士等三人共同获得了图灵奖，以表彰他们在神经网络领域的工作。这一奖项常被称为“计算机领域的诺贝尔奖”。去年，辛顿登上了新闻头条，因为他辞去了在谷歌担任研究员的工作，并警告称他所帮助创造的人工智能技术有朝一日可能会毁灭人类。
但是，辛顿不是一名物理学家。他曾经在一次学术会议上被介绍成了这样一个人：“物理学不及格，放弃了心理学，然后加入了一个根本没有标准的领域：人工智能”。
辛顿出生在英国，性格幽默，经常自嘲。他很喜欢重复这个故事，但是会换一种说法。“我并不是在物理学上不及格、放弃了心理学，”他说道，“而是我在心理学上不及格，放弃了物理学，这样说要体面得多。”

辛顿获得诺贝尔物理学奖

辛顿获得诺贝尔物理学奖
在得知自己获得诺贝尔奖后不久，辛顿接受了《纽约时报》的采访，谈到了获奖感受并回答了记者的一些提问。
以下是采访对话：
记者：恭喜恭喜。你听到今早的获奖消息时是什么反应？
辛顿：我很震惊、惊讶和目瞪口呆。我从来没有想到会获得诺贝尔奖。
记者：神经网络是计算机技术，它与物理学有什么关系？
辛顿：霍普菲尔德网络以及它的延伸玻尔兹曼机都是基于物理学的。霍普菲尔德网络使用了一种能量函数，而玻尔兹曼机则借鉴了统计物理的理念。因此，当时的神经网络发展确实很大程度上依赖于物理学的理念。
但是，构建当今人工智能模型的是一种被称为“反向传播”的不同技术，它与物理学的关系较小。反向传播

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