諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng):Hopfield 和 Hinton 的 AI 如何改變我們的世界
如果您在觀看最新的 AI 生成的視頻時(shí)驚掉了下巴,您的銀行余額被欺詐檢測系統(tǒng)從犯罪分子手中挽救出來,或者您的一天因?yàn)槟軌蛟诒寂苤锌谑龆绦哦兊酶虞p松,那么您要感謝許多科學(xué)家、數(shù)學(xué)家和工程師。
但是,有兩個(gè)名字對使這些體驗(yàn)成為可能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)做出了基礎(chǔ)性貢獻(xiàn),他們是:普林斯頓大學(xué)物理學(xué)家約翰·霍普菲爾德和多倫多大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家杰弗里·辛頓.
這兩位研究人員是獲得諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)2024 年 10 月 8 日,以表彰他們在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的開創(chuàng)性工作。
盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為模型的,但兩位研究人員的工作都借鑒了統(tǒng)計(jì)物理學(xué),因此獲得了物理學(xué)獎(jiǎng)。
神經(jīng)元如何計(jì)算
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于對活體大腦中生物神經(jīng)元的研究。1943 年,神經(jīng)生理學(xué)家沃倫·麥卡洛克 (Warren McCulloch) 和邏輯學(xué)家沃爾特·皮茨 (Walter Pitts) 提出了一種神經(jīng)元工作原理的簡單模型.
在 McCulloch-Pitts 模型中,神經(jīng)元與其相鄰的神經(jīng)元相連,并且可以接收來自它們的信號。然后它可以將這些信號組合起來,向其他神經(jīng)元發(fā)送信號。
但有一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn):它可以以不同的方式權(quán)衡來自不同鄰居的信號。想象一下,您正在嘗試決定是否購買一部新的暢銷手機(jī)。您與您的朋友交談并詢問他們的建議。
一個(gè)簡單的策略是收集所有朋友的推薦,并決定接受大多數(shù)人所說的任何內(nèi)容。例如,您問三個(gè)朋友 Alice、Bob 和 Charlie,他們分別說 yay、yay 和 nay。這導(dǎo)致您決定購買這款手機(jī),因?yàn)槟袃蓚€(gè) yes 和一個(gè) nay。
但是,您可能會更信任一些朋友,因?yàn)樗麄儗夹g(shù)小工具有深入的了解。因此,您可能決定更多地考慮他們的建議。
例如,如果 Charlie 知識淵博,您可能會數(shù)他的 nay 三次,現(xiàn)在您決定不買手機(jī) – 兩個(gè) yes 和 3 個(gè)反對。
如果你不幸有一個(gè)在技術(shù)小工具問題上完全不信任的朋友,你甚至可以給他們一個(gè)負(fù)的權(quán)重。所以他們的 yay 算作 nay,他們的 nay 算作 yay。
一旦您自己決定新手機(jī)是否是一個(gè)不錯(cuò)的選擇,其他朋友可以向您征求建議。
同樣,在人工和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,神經(jīng)元可以聚合來自鄰居的信號,并向其他神經(jīng)元發(fā)送信號。
此功能導(dǎo)致了一個(gè)關(guān)鍵區(qū)別:網(wǎng)絡(luò)中是否存在循環(huán)?例如,如果我今天問 Alice、Bob 和 Charlie,明天 Alice 問我推薦,那么就會出現(xiàn)一個(gè)循環(huán):從 Alice 到我,再從我回到 Alice。
如果神經(jīng)元之間的連接沒有循環(huán),那么計(jì)算機(jī)科學(xué)家稱它為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元可以分層排列。
第一層由 inputs 組成。第二層從第一層接收信號,依此類推。最后一層表示網(wǎng)絡(luò)的輸出。
但是,如果網(wǎng)絡(luò)中存在一個(gè)循環(huán),計(jì)算機(jī)科學(xué)家將其稱為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且神經(jīng)元的排列可能比前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更復(fù)雜。
Hopfield 網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最初靈感來自生物學(xué),但很快其他領(lǐng)域開始影響它們的發(fā)展。這些課程包括邏輯、數(shù)學(xué)和物理。
物理學(xué)家約翰·霍普菲爾德 (John Hopfield) 使用物理學(xué)的思想來研究特定的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型,現(xiàn)在稱為 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)。特別是,他研究了它們的動(dòng)態(tài):隨著時(shí)間的推移,網(wǎng)絡(luò)會發(fā)生什么變化?
當(dāng)信息通過社交網(wǎng)絡(luò)傳播時(shí),這種動(dòng)態(tài)也很重要。每個(gè)人都知道模因正在病毒式傳播,回音室在在線社交網(wǎng)絡(luò)中形成。這些都是集體現(xiàn)象,最終由網(wǎng)絡(luò)中人們之間的簡單信息交換產(chǎn)生。
霍普菲爾德是使用物理場中的模型,尤其是那些為研究磁學(xué)而開發(fā)的,以了解遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)。他還表明,他們的動(dòng)態(tài)可以給這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種記憶形式.
玻爾茲曼機(jī)和反向傳播
在 1980 年代,Geoffrey Hinton、計(jì)算神經(jīng)生物學(xué)家 Terrence Sejnowski 和其他人擴(kuò)展了 Hopfield 的想法,創(chuàng)建了一類名為玻爾茲曼機(jī),以 19 世紀(jì)物理學(xué)家的名字命名路德維希·玻爾茲曼.
顧名思義,這些模型的設(shè)計(jì)植根于玻爾茲曼開創(chuàng)的統(tǒng)計(jì)物理學(xué)。
與可以存儲模式并糾正模式中的錯(cuò)誤的 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)不同(就像拼寫檢查器一樣),玻爾茲曼機(jī)器可以生成新模式,從而播下現(xiàn)代生成式 AI 革命的種子。
Hinton 也是 1980 年代發(fā)生的另一項(xiàng)突破的一部分:反向傳播.如果你想讓人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成有趣的任務(wù),你必須以某種方式為人工神經(jīng)元之間的連接選擇合適的權(quán)重。
反向傳播是一種關(guān)鍵算法,可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的性能來選擇權(quán)重。然而,訓(xùn)練多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然具有挑戰(zhàn)性。
在 2000 年代,Hinton 和他的同事們巧妙地使用 Boltzmann 機(jī)器訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)首先逐層預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),然后在預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)之上使用另一種微調(diào)算法來進(jìn)一步調(diào)整權(quán)重。
多層網(wǎng)絡(luò)被重新命名為深度網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)革命已經(jīng)開始。
AI 將其回報(bào)給物理學(xué)
諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?wù)故玖宋锢韺W(xué)的思想如何促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)的興起?,F(xiàn)在,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)開始對物理學(xué)進(jìn)行應(yīng)有的回報(bào),它能夠準(zhǔn)確、快速地模擬從分子和材料一直到整個(gè)地球氣候的系統(tǒng)。
通過將諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予 Hopfield 和 Hinton,該獎(jiǎng)項(xiàng)委員會表明了它對人類利用這些進(jìn)步來促進(jìn)人類福祉和建設(shè)可持續(xù)世界的潛力的希望。
一個(gè)mbuj Tewari, 統(tǒng)計(jì)學(xué)教授,密歇根大學(xué)
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