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諾獎(jiǎng)花落AI領(lǐng)軍者:產(chǎn)業(yè)AI變革時(shí)代來了?

放大字體??縮小字體 發(fā)布日期:2024-10-12??來源:搜狐??作者:鈦媒體APP
核心提示:紙引未來網(wǎng)訊   文|產(chǎn)業(yè)家,作者|斗斗,編輯|皮爺 “我們正站在一個(gè)新的革命邊緣,這場革命的催化劑是AI。其不僅預(yù)示著未來科學(xué)發(fā)現(xiàn)的主導(dǎo)者,更將徹底改變我們對這個(gè)世界的認(rèn)知方式。就像歷...

紙引未來網(wǎng)訊 

文 | 產(chǎn)業(yè)家,作者 | 斗斗,編輯 | 皮爺

“我們正站在一個(gè)新的革命邊緣,這場革命的催化劑是AI。其不僅預(yù)示著未來科學(xué)發(fā)現(xiàn)的主導(dǎo)者,更將徹底改變我們對這個(gè)世界的認(rèn)知方式。就像歷史上的科學(xué)革命一樣,AI的發(fā)展正在引領(lǐng)我們進(jìn)入一個(gè)全新的時(shí)代,其中數(shù)據(jù)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(huì)被提名諾貝爾物理獎(jiǎng))”

“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(jiǎng)的獲得者。 Hinton聽到這個(gè)消息時(shí),自己都比較驚訝。 不是因?yàn)閯e的,而是因?yàn)樗约菏歉鉇I的,更準(zhǔn)確的叫法是: 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)乍一聽,它確實(shí)不物理。

官方的評論區(qū),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(hào)的評論區(qū),也是討論的熱火朝天。有網(wǎng)友調(diào)侃道:“諾獎(jiǎng)為什么不給GPT。”

2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)的揭曉,將AI在物理學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用推向了高潮。John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的獲獎(jiǎng),不僅是對他們個(gè)人成就的認(rèn)可,更是對AI在解決科學(xué)難題中所扮演角色的肯定。

一個(gè)疑問是,AI為什么會(huì)獲物理諾獎(jiǎng)?這屆物理諾獎(jiǎng)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(jìn)行的產(chǎn)業(yè)數(shù)字變革有哪些關(guān)聯(lián)?

1、物理學(xué)與AI的深層聯(lián)系

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

“利用物理學(xué)工具,開發(fā)出了當(dāng)今強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)方法。”這是評委會(huì)表彰時(shí)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(shù)的底層方法論。

霍普菲爾德在1982年創(chuàng)造出聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),現(xiàn)在通稱為霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)(Hopfield network),可以存儲(chǔ)并重現(xiàn)圖像和其他數(shù)據(jù)模式的關(guān)聯(lián)記憶技術(shù);辛頓是反向傳播算法和對比散度算法的共同發(fā)明者,和深度學(xué)習(xí)的積極倡導(dǎo)者,被譽(yù)為“深度學(xué)習(xí)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(jiǎng)?wù)叩陌l(fā)明。

想象一下,一堆磁鐵可以自由地翻轉(zhuǎn)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(guī)則:如果一個(gè)磁鐵的北極對著另一個(gè)磁鐵的南極,它們就會(huì)互相吸引;反之,如果兩個(gè)磁鐵的同極相對,它們就會(huì)互相排斥。這就是所謂的自旋玻璃,一種物理學(xué)中的模型,用來描述這種混亂而又相互影響的粒子集合。

現(xiàn)在,用這個(gè)想法來構(gòu)建一個(gè)“記憶存儲(chǔ)器”。每個(gè)小磁鐵就像一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元,它們可以被設(shè)置為活躍(北極)或不活躍(南極)。當(dāng)你把這些“神經(jīng)元”放在一起時(shí),它們會(huì)互相影響,最終達(dá)到一種穩(wěn)定狀態(tài),就像磁鐵最終會(huì)排列好,使得排斥力最小化一樣。

Hopfield網(wǎng)絡(luò)就是這樣一種模仿大腦記憶方式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。你可以把一些模式(比如一串?dāng)?shù)字或者一張圖片)“教”給這個(gè)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)中的“神經(jīng)元”就會(huì)調(diào)整自己,以便在未來能夠回憶起這個(gè)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(fù)。

再談?wù)凥inton的發(fā)明。

想象一下,一堆樂高積木建造一個(gè)復(fù)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(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)面臨的問題:我們有很多數(shù)據(jù),我們知道最終想要的結(jié)果,但不知道如何調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的連接,以便它能正確地處理數(shù)據(jù)。

反向傳播算法就是一種解決方法。它就像是一個(gè)可以撤銷錯(cuò)誤步驟的工具。每次搭錯(cuò)了一塊積木,這個(gè)工具就能讓搭建者回到上一步,調(diào)整積木的位置,不斷嘗試。通過不斷地試錯(cuò)和調(diào)整,最終搭建出正確的模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,這意味著可以逐步調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的連接,以便它能夠正確地識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式。

玻爾茲曼機(jī)則是另一種靈感來源于物理學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它使用了統(tǒng)計(jì)物理學(xué)中的一個(gè)概念,即在一定溫度下,粒子會(huì)以某種概率處于不同的狀態(tài)。在玻爾茲曼機(jī)中,每個(gè)“神經(jīng)元”就像一個(gè)粒子,它們可以處于活躍或不活躍的狀態(tài),并且這些狀態(tài)會(huì)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的整體能量狀態(tài)來調(diào)整。通過這種方式,網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)如何從數(shù)據(jù)中提取有用的信息,就像統(tǒng)計(jì)物理學(xué)幫助我們理解粒子的行為一樣。

簡而言之,Hopfield網(wǎng)絡(luò)和Hinton的工作都是將物理學(xué)的概念應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以模擬大腦的工作方式,讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)W習(xí)、記憶和識(shí)別復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。

更重要的是,Hopfield、Hinton展示了物理學(xué)原理如何被應(yīng)用于理解和模擬大腦的工作方式,這是一種跨學(xué)科的創(chuàng)新。這種創(chuàng)新不僅推動(dòng)了AI技術(shù)的發(fā)展,也為物理學(xué)提供了新的研究工具和視角。

2、AI——科學(xué)難題的“萬能鑰匙”

當(dāng)下的AI技術(shù),不僅僅是技術(shù)的革新,更是思維方式的革命。

AI技術(shù),特別是深度學(xué)習(xí)和大模型,已經(jīng)在多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的模式識(shí)別和數(shù)據(jù)處理能力。這種能力不僅加速了科學(xué)研究的進(jìn)程,還使得科學(xué)家能夠探索數(shù)據(jù)海洋中的微小細(xì)節(jié),發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律。

通過深度學(xué)習(xí)算法,AI能夠分析和解釋復(fù)雜的物理現(xiàn)象,如粒子物理學(xué)中的高能碰撞數(shù)據(jù)。這種分析能力使得科學(xué)家能夠更快地識(shí)別新的粒子和物理現(xiàn)象,加速了理論物理學(xué)的發(fā)展。

AI能夠預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu),這對于理解生命的本質(zhì)和開發(fā)新藥至關(guān)重要。AI的預(yù)測能力,讓曾經(jīng)需要數(shù)年甚至數(shù)十年的實(shí)驗(yàn)工作,縮短到了數(shù)周甚至數(shù)天。

AI還能夠預(yù)測分子和化學(xué)反應(yīng)的行為,加速新材料和藥物的發(fā)現(xiàn)。這些應(yīng)用表明,AI已經(jīng)成為科學(xué)研究的加速器和創(chuàng)新的催化劑。

AI的影響力不僅限于物理學(xué)、生物學(xué)和化學(xué),它還在醫(yī)學(xué)、天文學(xué)等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。AI的跨學(xué)科特性,使得它能夠連接不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和知識(shí),推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的邊界不斷擴(kuò)展。這種跨學(xué)科的合作模式,預(yù)示著AI將成為未來科學(xué)研究的核心力量。

然而,AI并非萬能。它的能力建立在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,而這些數(shù)據(jù)的質(zhì)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(gè)“黑箱”,其內(nèi)部的邏輯和推理過程對于人類來說并不透明。這引發(fā)了對AI可靠性和道德責(zé)任的質(zhì)疑。AI的這種“黑箱”特性,使得我們難以完全信任其輸出的結(jié)果,尤其是在關(guān)乎生命安全的醫(yī)療領(lǐng)域。

盡管存在挑戰(zhàn),AI作為科學(xué)難題的“萬能鑰匙”的角色不可或缺。它正在推動(dòng)科學(xué)研究進(jìn)入一個(gè)新的時(shí)代,一個(gè)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、由算法優(yōu)化的時(shí)代。

3、用AI,重新理解產(chǎn)業(yè)

我們正站在一個(gè)新的革命邊緣,這場革命的催化劑是AI。其不僅預(yù)示著未來科學(xué)發(fā)現(xiàn)的主導(dǎo)者,更將徹底改變我們對這個(gè)世界的認(rèn)知方式。就像歷史上的科學(xué)革命一樣,AI的發(fā)展正在引領(lǐng)我們進(jìn)入一個(gè)全新的時(shí)代,其中數(shù)據(jù)和算法將成為探索未知世界的新工具。

AI的應(yīng)用也促進(jìn)了跨學(xué)科研究的興起,因?yàn)樗軌蜻B接不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和知識(shí),推動(dòng)新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。這種跨學(xué)科的合作模式,不僅加速了知識(shí)的積累,也為解決復(fù)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(shù)據(jù),我們可以更好地理解社會(huì)趨勢和人類行為。AI的預(yù)測和模擬能力也在改變我們對某些現(xiàn)象的理解和預(yù)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(shí),AI也在幫助人類做出更智能的決策,無論是在金融領(lǐng)域的市場趨勢預(yù)測,還是在交通領(lǐng)域的路線優(yōu)化規(guī)劃。

如今,在各個(gè)服務(wù)商的加持下,AI技術(shù)也在不斷賦能各個(gè)產(chǎn)業(yè)。從電商到金融,再到工業(yè),不斷滲透,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的智能化升級。

在電商領(lǐng)域,AI技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟。例如,京東的京言AI助手能夠提供商品的專業(yè)知識(shí)解答,幫助消費(fèi)者了解不同品類商品的特點(diǎn)和選購要點(diǎn),同時(shí)提供個(gè)性化推薦、產(chǎn)品對比等服務(wù)。阿里巴巴的阿里小蜜則通過自然語言處理技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析,自動(dòng)化解決大部分常見問題,提供一站式服務(wù),并支持多種接入方式。

金融行業(yè)也是AI應(yīng)用的熱點(diǎn)領(lǐng)域。恒生電子推出的金融智能助手“光子”,能夠整合金融相關(guān)的數(shù)據(jù)處理、分析和決策支持功能,提供專業(yè)的金融服務(wù)咨詢,同時(shí)幫助自動(dòng)化執(zhí)行一些常規(guī)的后臺(tái)操作,如賬戶管理、交易處理等。

在工業(yè)領(lǐng)域,AI技術(shù)的應(yīng)用正推動(dòng)著制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。AI技術(shù)在生產(chǎn)過程中的應(yīng)用體現(xiàn)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集與分析、預(yù)測性維護(hù)、智能排產(chǎn)等方面,提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)線的穩(wěn)定性。同時(shí),AI技術(shù)還助力節(jié)能減排,通過智能優(yōu)化與控制能源使用,降低能耗和排放。在物體分揀、質(zhì)檢和倉儲(chǔ)自動(dòng)化等環(huán)節(jié),AI技術(shù)的應(yīng)用也顯著提升了效率和準(zhǔn)確性。

此外,AI技術(shù)還助力銷售管理升級,精準(zhǔn)預(yù)測銷售趨勢,優(yōu)化銷售策略,提升客戶服務(wù),實(shí)現(xiàn)高效、個(gè)性化的市場運(yùn)營。例如,通過AI的銷售預(yù)測分析,企業(yè)能夠減少庫存積壓風(fēng)險(xiǎn),提高資金周轉(zhuǎn)率。

總體來看,AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用正不斷拓展,不僅提高了生產(chǎn)效率和運(yùn)營效率,還促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入,預(yù)計(jì)AI將在更多領(lǐng)域催生出真正的“原生應(yīng)用”,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的創(chuàng)新發(fā)展。

隨著AI的發(fā)展,我們的生活方式、工作方式以及對世界的認(rèn)知都在發(fā)生根本性的變化。這場由AI驅(qū)動(dòng)的科學(xué)革命,不僅僅是技術(shù)層面的革新,它更深層次地影響著我們的社會(huì)結(jié)構(gòu)和文化發(fā)展。

未來,AI可能會(huì)帶來根本性的變化,開啟一個(gè)新的時(shí)代,讓我們以前所未有的方式探索未知,解決難題,理解這個(gè)世界的復(fù)雜性。

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