最近科技界发生了一件炸裂的事情，那就是代表科技最高峰的诺贝尔物理学奖，居然没有颁发给物理学家，而是颁给了两个搞AI的——John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton，理由是他们在利用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。
Hopfield创造了一种可以存储和重建信息的结构，而Hinton发明了一种可以独立发现数据属性的新方法，这对于目前使用的大型人工神经网络至关重要。
乍一看，这个决定颇具争议：人工智能与物理学有何关联？不少人提出质疑，觉得这是诺贝尔奖也在蹭热点，甚至觉得这是在“玷污”诺贝尔物理学奖。
有趣的是，就连Hinton本人，都没觉得自己跟诺贝尔物理学奖能沾上边，以至于在接到诺奖委员会的电话后，Hinton的第一反应是：
那么，他们的工作具体是什么，有多大意义，配不配得上诺贝尔物理学奖？或者说，AI是怎么跟物理扯上关系的？
Hopfield的灵感来自自旋玻璃——一种复杂的物理系统，在其中，所有粒子相互作用，形成多个稳定的能量状态。Hopfield意识到，这与大脑中的神经元行为类似：每个神经元的状态影响其他神经元，整个网络也可以有多个“稳定态”，这就像大脑中的记忆。
举个例子，想象一座充满起伏的山脉，每一个记忆就像是这些山谷中的低谷。当你向网络输入信息时，它像水一样流向山谷中的最低点——这是能量最小化的过程，系统通过寻找最节省能量的方式来存储信息。这样一来，网络可以自动地记忆和检索信息，不需要像传统计算机那样进行逐步查找。
Hopfield的突破并不在于简单地构建了一个神经网络模型，而在于他使用了物理学的工具——特别是统计力学——来解释神经元集体行为。这个模型通过能量最小化的原理，让网络中的神经元以最优的方式工作。简而言之，神经网络中的信息流动就像是自然界中能量在寻找最低点的过程。
这种方法的意义在于，它打破了传统计算科学的局限，将神经网络与大脑的工作方式紧密联系在一起。大脑中的记忆存储可以看作是一个高度复杂的能量优化过程，而Hopfield网络利用物理学提供了一个能够描述和解释这种过程的模型。
至此，统计物理学为AI研究提供了新工具，允许我们从物理学角度理解大脑和计算之间的关系。Hopfield网络由此成为连接物理学、神经科学和人工智能的桥梁。
在Hinton的突破之前，神经网络的多层结构虽然存在，但难以有效训练，特别是当层数增加时，训练效果迅速恶化，原因是所谓的梯度消失问题。梯度消失简单来说就是，随着信息在网络中向下层传播，误差信号会逐渐变弱，导致深层神经元难以进行有效调整。网络变得越来越“死板”，只能处理简单任务。
Hinton的反向传播算法（Backpropagation），让训练过程得以有效进行。它通过将误差反向传递，从输出层开始逐步调整各层神经元的权重，就像在迷宫中“回溯”，找到最优路径。反向传播的关键是：它不会让误差信号衰减，而是能够精确计算每一层的贡献，使得多层神经网络真正实现了“深度”学习。
形象点讲，之前的神经网络就像在黑暗中行走，而反向传播为其配备了一盏手电筒，照亮了每一步，从而保证整个系统能够有效学习复杂的数据模式。这一突破极大地提升了神经网络的训练效率，让深度学习真正从理论走向实际应用。
Hinton并没有止步于反向传播，他继续推动了受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）的研究，开启了无监督学习的新篇章。
RBM可以理解为一种能够通过数据自动发现隐藏模式的神经网络。传统的神经网络需要标注数据来指导学习，而RBM通过捕捉数据之间的相互关系，能从未标注的数据中发现模式，这种方式让AI可以在没有明确指导的情况下进行自我学习。
不同网络的特点对比 图片来源：Johan Jarnestad/瑞典皇家科学院
举个例子，RBM就像是你在一个房间里，手上没有地图，但你通过墙壁和物品的摆放，自行推测出房间的结构。这种“自学成才”的能力对于大模型的发展至关重要，因为大模型往往处理海量的未标注数据，RBM为这种能力打下了基础。
通过RBM，AI不再局限于依赖人类提供的标注数据，而是开始具备了自主发现数据中隐藏结构的能力，这为日后更复杂的深度学习和大规模模型提供了极大帮助。
Hinton的反向传播算法不仅解决了神经网络的训练问题，还为今天的大规模语言模型（如GPT）奠定了基础。GPT模型是目前最具代表性的深度学习模型之一，通过数千亿的参数和层级结构，它能够处理从语言生成到对话理解等复杂任务。
简单来说，GPT的架构依赖于多个神经网络层的合作，而每一层都通过反向传播算法调整权重，确保每层网络都能从错误中学习。通过大量的训练数据，模型不断优化，层层递进，最终能够处理像自然语言理解这样复杂的任务。
GPT等大模型的能力并不仅仅来自于数据量的增加，更重要的是多层网络之间的协同工作。而这种协同正是通过反向传播实现的，反向传播确保每一层网络都能在训练过程中高效学习、优化参数。这就像是一支多层指挥团队，每一层都有自己的任务，而反向传播确保团队中的每个人都能不断调整，确保最后的结果是最优的。
所以说，Hinton的反向传播不仅解决了当年神经网络中的核心问题，还直接催生了如今大规模AI模型的兴起。正是因为反向传播的存在，GPT等深度学习模型才能真正拥有“深度”，并逐步向“智能”靠近。
当然，并不是说Hopfield和Hinton已经把工作做完了。事实上，目前的AI还存在诸多问题。
例如，目前的大模型（如GPT等）面临一个关键问题：尽管它们能够通过大量数据生成极具语义的结果，但其推理能力依然有限。大模型的设计本质上是通过对大数据的训练，找到模式并进行预测。它们能够生成看似智能的语言，但实际上并不“理解”信息。面对需要复杂推理的任务，大模型往往表现出困惑，因为它们依赖模式匹配，而不是逻辑推理。
更严重的问题在于，大模型的规模扩展带来了巨大的计算资源消耗。每次增加模型的参数，所需的训练时间和硬件成本成倍增加。训练GPT4这样的模型，需要构建庞大的GPU计算集群，并消耗大量的电力资源。这不仅带来巨大的成本问题，还让AI技术的可持续发展面临挑战。
因为我们陷入了一个“数据-算力”的怪圈：为了提高模型性能，我们必须使用更多的数据和更强的算力，但这并不能直接提升模型的智能，而只是让它们对已有数据的依赖更强。大模型本质上仍然是被动的、依赖统计的系统。
为了解决这个瓶颈，业界进行了诸多探索。其中，OpenAI推出了O1模型，它尝试将大模型与强化学习（Reinforcement Learning, RL）结合起来，寻求突破。大模型擅长从海量数据中提取模式，但它缺乏自我学习和探索的能力。而强化学习通过交互与反馈，让模型能够自主行动、优化决策。
1. 主动探索：不同于传统大模型被动学习海量数据，强化学习让模型能够通过与环境的互动不断学习、调整。模型不再只是依赖死板的数据集，而是可以通过与任务环境的交互来获得新的经验。这意味着大模型不再仅仅是被动的数据匹配器，而是具有了一定的探索能力。
2. 自我优化：在传统大模型中，学习是依赖于预先存在的标注数据，而强化学习则允许模型实时反馈和自我优化。这就像是让大模型有了“反思”的能力，能够通过交互不断调整策略，从而学会在不同情境下进行推理。这种能力大大减少了对标注数据的依赖，也降低了对海量数据的需求。
换句线的探索旨在让大模型不仅能识别复杂模式，还能主动学习和行动。这为AI推理能力的提升带来了全新视角，打破了目前深度学习对“数据+算力”的依赖。
大模型与强化学习的结合，不仅是解决当前AI瓶颈的短期方案，更为迈向AGI提供了可能性。AGI的关键在于它能够自主探索、适应不同环境，并通过复杂推理解决问题。仅靠海量数据训练的模型是无法实现这一点的，因为它们缺乏自主性。而强化学习为大模型引入了主动学习和自我优化的能力。
通过减少对数据的依赖，AI可以从被动学习模式转向主动探索与决策，这为通用智能的实现奠定了基础。未来的AI或许不再需要依赖大量的预训练数据，而是通过与外部环境的互动，自主发现解决问题的策略。这使得AI更接近人类的思维模式，不仅能应对已知的任务，还能在未知的情境中做出决策。
分别讲完这两个人做的工作，接下来，我们来回答最开始的那个问题——为什么这是诺贝尔物理学奖级别的贡献？
Hinton和Hopfield的贡献远不止构建出更智能的算法。真正让他们获得诺贝尔物理学奖的，是他们从物理学的角度来解释复杂的信息处理系统。他们的工作让AI和神经网络从传统的计算模型提升到物理系统的高度，这不仅是一次算法层面的突破，更是关于系统行为和能量优化的深层理解。
Hopfield的模型引入了物理学中的统计力学原理，这让神经网络不仅仅是一个“计算工具”，而是通过模拟大脑中类似物理系统的自发组织行为，来处理和存储信息。每个神经元通过相互作用形成稳定的“低能量状态”，这与物理系统中的粒子寻找能量平衡的过程高度相似。这种从物理学中汲取灵感的网络模型，使得神经网络具备了更强的鲁棒性和自适应能力。
Hinton的贡献则进一步将这一思想延展到更复杂的深度学习系统。通过引入反向传播算法，Hinton为多层神经网络的有效训练提供了理论支撑。反向传播类似于物理中的能量梯度计算，确保每层神经元的权重调整有助于系统整体的优化。这种机制使得神经网络可以逐层“学习”，最终找到全局最优解。
pg电子模拟器试玩在线
Hinton的反向传播，在某种程度上也是对物理学中优化问题的解决。通过逐层调整，系统可以在复杂的多维空间中找到能量最低的路径，这与物理系统中寻找最优能量态的过程几乎一致。
传统的计算模型基于清晰的逻辑和明确的规则，处理信息的方式通常是线性的。而Hinton和Hopfield的研究从根本上不同，他们利用物理学中的非线性动态系统来解释神经网络的行为。神经网络不再仅仅是数据的被动处理器，它们通过自发的、类似物理系统的方式组织信息，形成复杂的模式识别和学习能力。
物理学的核心贡献在于，它为神经网络和深度学习提供了一种全新的视角。Hopfield和Hinton的工作表明，神经网络不仅可以通过计算机算法来优化，还可以通过物理学原理来解释其工作机制。这一跨学科的创新打破了计算机科学的局限，将AI提升到物理学的系统行为和能量优化的高度。
因此，这不仅是一次技术上的进步，而是一种新的方法论——通过借鉴物理学的思想，Hinton和Hopfield让我们看到了AI的未来不仅在计算中，也在物理世界的法则中。这种将计算、数学和物理结合的方式，使得他们的工作超越了传统的学科界限，具备了获得诺贝尔物理学奖的资格。
诺贝尔物理学奖授予AI领域的科学家，向我们揭示了一个重要信号：AI的影响力已经超越了传统的计算领域，开始深入科学的各个学科。从物理学到化学、数学、生物、医学，AI正逐步成为推动科学进步的核心力量。
AI、物理学与神经科学的融合，正预示着未来科学领域的无限可能性。传统科学的瓶颈在于人类处理复杂系统的极限，而AI具备海量计算和快速迭代的能力，可以轻松应对这些挑战。通过模拟、优化和推理，AI有望成为现代科技突破的核心驱动力。
AI不再只是帮助人类进行复杂计算的工具。其强大的模式识别能力和在大数据中的学习能力，让它成为了发现全新科学规律的“智能伙伴”。AI可以从海量实验数据中找到人类难以察觉的规律，模拟复杂的物理现象，预测化学反应中的结果，甚至加速药物研发中的临床试验。AI不仅仅是传统科学研究的“加速器”，它正在成为科学发现的新引擎。
举个例子：在材料科学中，AI可以模拟不同元素的组合，预测新材料的特性，从而加速设计和制造过程。在生物学和医学中，AI正用于分析基因序列、识别疾病模式和加速新药研发过程，这一切都以前所未有的速度进行。
展望未来，我们很可能看到一个全新的科学格局，AI将成为探索未知世界的先锋。从基础研究到应用开发，AI的参与将不仅是辅助性质的，它会从工具逐步转变为创新的主导者。这意味着，无论在哪个科学领域，AI都将是不可忽视的力量——科学的每一个角落，都可能会有AI的影子。
答案可能并没有那么简单。AI的潜力无疑巨大，但科学研究的核心仍需要人类的创造力与判断力。AI可以加速现有研究的进程，解放人类科学家从繁琐的计算中解脱出来，但“接管”意味着完全自主的科学发现，这需要AI达到通用智能的层次，具备跨领域推理与探索的能力。目前，AI更多是推动科学边界的扩展，而非完全替代人类。或者说，也许在5-10年内，人类是“安全”的，科技还能掌握在我们自己手中。
本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布，仅代表该作者或机构观点，不代表澎湃新闻的观点或立场，澎湃新闻仅提供信息发布平台。申请澎湃号请用电脑访问。
