諾獎花落AI領軍者：產業AI變革時代來了？

紙引未來網訊 

文 | 產業家，作者 | 斗斗，編輯 | 皮爺

“我們正站在一個新的革命邊緣，這場革命的催化劑是AI。其不僅預示著未來科學發現的主導者，更將徹底改變我們對這個世界的認知方式。就像歷史上的科學革命一樣，AI的發展正在引領我們進入一個全新的時代，其中數據和算法將成為探索未知世界的新工具。”

“I had no idea I’d even been nominated for the Nobel Prize in Physics.(我都沒想過會被提名諾貝爾物理獎)”

“How could I be sure it wasn’t a spoof call.(我咋知道你們是不是惡搞我)”

John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton是今年諾貝爾物理獎的獲得者。 Hinton聽到這個消息時，自己都比較驚訝。 不是因為別的，而是因為他自己是搞AI的，更準確的叫法是： 人工神經網絡和機器學習。

畢竟神經網絡乍一聽，它確實不物理。

官方的評論區，也是炸了鍋。研究物理的、研究AI的、甚至研究生物的，都紛紛陷入了沉默。

中科院物理所公號的評論區，也是討論的熱火朝天。有網友調侃道：“諾獎為什么不給GPT。”

2024年諾貝爾物理學獎的揭曉，將AI在物理學領域的應用推向了高潮。John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的獲獎，不僅是對他們個人成就的認可，更是對AI在解決科學難題中所扮演角色的肯定。

一個疑問是，AI為什么會獲物理諾獎？這屆物理諾獎的“出其不意”背后，到底透露了哪些信息？以及，AI和如今正在進行的產業數字變革有哪些關聯？

1、物理學與AI的深層聯系

想要知道為什么這倆人能夠獲得物理諾獎，首先需要搞明白，這倆人究竟做出了哪些成就。

“利用物理學工具，開發出了當今強大機器學習技術的基礎方法。”這是評委會表彰時的一段話。從字面上來看，很好理解，即用基于物理打造了AI技術的底層方法論。

霍普菲爾德在1982年創造出聯想神經網絡，現在通稱為霍普菲爾德網絡（Hopfield network），可以存儲并重現圖像和其他數據模式的關聯記憶技術；辛頓是反向傳播算法和對比散度算法的共同發明者，和深度學習的積極倡導者，被譽為“深度學習教父”或“AI教父”。

我們嘗試用通俗易懂的語言來解釋兩位獲獎者的發明。

想象一下，一堆磁鐵可以自由地翻轉自己的北極和南極。這些磁鐵被雜亂無章地放置在一起，但有一種特殊的規則：如果一個磁鐵的北極對著另一個磁鐵的南極，它們就會互相吸引；反之，如果兩個磁鐵的同極相對，它們就會互相排斥。這就是所謂的自旋玻璃，一種物理學中的模型，用來描述這種混亂而又相互影響的粒子集合。

現在，用這個想法來構建一個“記憶存儲器”。每個小磁鐵就像一個神經網絡中的神經元，它們可以被設置為活躍（北極）或不活躍（南極）。當你把這些“神經元”放在一起時，它們會互相影響，最終達到一種穩定狀態，就像磁鐵最終會排列好，使得排斥力最小化一樣。

Hopfield網絡就是這樣一種模仿大腦記憶方式的神經網絡。你可以把一些模式（比如一串數字或者一張圖片）“教”給這個網絡，網絡中的“神經元”就會調整自己，以便在未來能夠回憶起這個模式。這就像是把一堆磁鐵按照特定的方式排列好，然后它們就能記住這種排列，即使被打亂，也能重新恢復。

再談談Hinton的發明。

想象一下，一堆樂高積木建造一個復雜的模型。但最終模型的樣子并不清晰，不知道如何一步步搭建。這就是訓練神經網絡時面臨的問題：我們有很多數據，我們知道最終想要的結果，但不知道如何調整網絡中的連接，以便它能正確地處理數據。

反向傳播算法就是一種解決方法。它就像是一個可以撤銷錯誤步驟的工具。每次搭錯了一塊積木，這個工具就能讓搭建者回到上一步，調整積木的位置，不斷嘗試。通過不斷地試錯和調整，最終搭建出正確的模型。在神經網絡中，這意味著可以逐步調整網絡中的連接，以便它能夠正確地識別數據中的模式。

玻爾茲曼機則是另一種靈感來源于物理學的神經網絡。它使用了統計物理學中的一個概念，即在一定溫度下，粒子會以某種概率處于不同的狀態。在玻爾茲曼機中，每個“神經元”就像一個粒子，它們可以處于活躍或不活躍的狀態，并且這些狀態會根據網絡中的整體能量狀態來調整。通過這種方式，網絡可以學習如何從數據中提取有用的信息，就像統計物理學幫助我們理解粒子的行為一樣。

簡而言之，Hopfield網絡和Hinton的工作都是將物理學的概念應用于神經網絡，以模擬大腦的工作方式，讓計算機能夠學習、記憶和識別復雜的數據模式。

更重要的是，Hopfield、Hinton展示了物理學原理如何被應用于理解和模擬大腦的工作方式，這是一種跨學科的創新。這種創新不僅推動了AI技術的發展，也為物理學提供了新的研究工具和視角。

2、AI——科學難題的“萬能鑰匙”

當下的AI技術，不僅僅是技術的革新，更是思維方式的革命。

AI技術，特別是深度學習和大模型，已經在多個科學領域展現出強大的模式識別和數據處理能力。這種能力不僅加速了科學研究的進程，還使得科學家能夠探索數據海洋中的微小細節，發現隱藏的規律。

通過深度學習算法，AI能夠分析和解釋復雜的物理現象，如粒子物理學中的高能碰撞數據。這種分析能力使得科學家能夠更快地識別新的粒子和物理現象，加速了理論物理學的發展。

AI能夠預測蛋白質的三維結構，這對于理解生命的本質和開發新藥至關重要。AI的預測能力，讓曾經需要數年甚至數十年的實驗工作，縮短到了數周甚至數天。

AI還能夠預測分子和化學反應的行為，加速新材料和藥物的發現。這些應用表明，AI已經成為科學研究的加速器和創新的催化劑。

AI的影響力不僅限于物理學、生物學和化學，它還在醫學、天文學等領域展現出巨大的潛力。AI的跨學科特性，使得它能夠連接不同領域的數據和知識，推動科學發現的邊界不斷擴展。這種跨學科的合作模式，預示著AI將成為未來科學研究的核心力量。

然而，AI并非萬能。它的能力建立在大量數據的基礎上，而這些數據的質量和完整性直接影響AI的判斷。

此外，AI的決策過程往往是一個“黑箱”，其內部的邏輯和推理過程對于人類來說并不透明。這引發了對AI可靠性和道德責任的質疑。AI的這種“黑箱”特性，使得我們難以完全信任其輸出的結果，尤其是在關乎生命安全的醫療領域。

盡管存在挑戰，AI作為科學難題的“萬能鑰匙”的角色不可或缺。它正在推動科學研究進入一個新的時代，一個由數據驅動、由算法優化的時代。

3、用AI，重新理解產業

我們正站在一個新的革命邊緣，這場革命的催化劑是AI。其不僅預示著未來科學發現的主導者，更將徹底改變我們對這個世界的認知方式。就像歷史上的科學革命一樣，AI的發展正在引領我們進入一個全新的時代，其中數據和算法將成為探索未知世界的新工具。

AI的應用也促進了跨學科研究的興起，因為它能夠連接不同領域的數據和知識，推動新的科學發現。這種跨學科的合作模式，不僅加速了知識的積累，也為解決復雜問題提供了新的視角。

更重要的是，AI正在顛覆我們理解世界的方式。它提供了新的視角來觀察和理解世界，比如通過分析社交媒體數據，我們可以更好地理解社會趨勢和人類行為。AI的預測和模擬能力也在改變我們對某些現象的理解和預測方式，例如模擬氣候變化，幫助我們理解全球變暖的影響。同時，AI也在幫助人類做出更智能的決策，無論是在金融領域的市場趨勢預測，還是在交通領域的路線優化規劃。

如今，在各個服務商的加持下，AI技術也在不斷賦能各個產業。從電商到金融，再到工業，不斷滲透，推動產業的智能化升級。

在電商領域，AI技術的應用已經相當成熟。例如，京東的京言AI助手能夠提供商品的專業知識解答，幫助消費者了解不同品類商品的特點和選購要點，同時提供個性化推薦、產品對比等服務。阿里巴巴的阿里小蜜則通過自然語言處理技術和大數據分析，自動化解決大部分常見問題，提供一站式服務，并支持多種接入方式。

金融行業也是AI應用的熱點領域。恒生電子推出的金融智能助手“光子”，能夠整合金融相關的數據處理、分析和決策支持功能，提供專業的金融服務咨詢，同時幫助自動化執行一些常規的后臺操作，如賬戶管理、交易處理等。

在工業領域，AI技術的應用正推動著制造業的智能化轉型。AI技術在生產過程中的應用體現在實時數據收集與分析、預測性維護、智能排產等方面，提高生產效率和生產線的穩定性。同時，AI技術還助力節能減排，通過智能優化與控制能源使用，降低能耗和排放。在物體分揀、質檢和倉儲自動化等環節，AI技術的應用也顯著提升了效率和準確性。

此外，AI技術還助力銷售管理升級，精準預測銷售趨勢，優化銷售策略，提升客戶服務，實現高效、個性化的市場運營。例如，通過AI的銷售預測分析，企業能夠減少庫存積壓風險，提高資金周轉率。

總體來看，AI技術在產業數字化轉型中的應用正不斷拓展，不僅提高了生產效率和運營效率，還促進了產業結構的優化升級。隨著技術的不斷進步和應用的深入，預計AI將在更多領域催生出真正的“原生應用”，推動經濟社會的創新發展。

隨著AI的發展，我們的生活方式、工作方式以及對世界的認知都在發生根本性的變化。這場由AI驅動的科學革命，不僅僅是技術層面的革新，它更深層次地影響著我們的社會結構和文化發展。

未來，AI可能會帶來根本性的變化，開啟一個新的時代，讓我們以前所未有的方式探索未知，解決難題，理解這個世界的復雜性。

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