AI,新世界的“钥匙”
“我们正站在一个新的革命边缘,这场革命的催化剂是AI。其不仅预示着未来科学发现的主导者,更将彻底改变我们对这个世界的认知方式。就像历史上的科学革命一样,AI的发展正在引领我们进入一个全新的时代,其中数据和算法将成为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.(我都没想过会被提名诺贝尔物理奖)”
“How could I be sure it wasn’t a spoof call.(我咋知道你们是不是恶搞我)”
John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton是今年诺贝尔物理奖的获得者。 Hinton听到这个消息时,自己都比较惊讶。 不是因为别的,而是因为他自己是搞AI的,更准确的叫法是:人工神经网络和机器学习。
毕竟神经网络乍一听,它确实不物理。
官方的评论区,也是炸了锅。研究物理的、研究AI的、甚至研究生物的,都纷纷陷入了沉默。
中科院物理所公号的评论区,也是讨论的热火朝天。有网友调侃道:“诺奖为什么不给GPT。”
2024年诺贝尔物理学奖的揭晓,将AI在物理学领域的应用推向了高潮。John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的获奖,不仅是对他们个人成就的认可,更是对AI在解决科学难题中所扮演角色的肯定。
一个疑问是,AI为什么会获物理诺奖?这届物理诺奖的“出其不意”背后,到底透露了哪些信息?以及,AI和如今正在进行的产业数字变革有哪些关联?
想要知道为什么这俩人能够获得物理诺奖,首先需要搞明白,这俩人究竟做出了哪些成就。
“利用物理学工具,开发出了当今强大机器学习技术的基础方法。”这是评委会表彰时的一段话。从字面上来看,很好理解,即用基于物理打造了AI技术的底层方法论。
霍普菲尔德在1982年创造出联想神经网络,现在通称为霍普菲尔德网络(Hopfield network),可以存储并重现图像和其他数据模式的关联记忆技术;辛顿是反向传播算法和对比散度算法的共同发明者,和深度学习的积极倡导者,被誉为“深度学习教父”或“AI教父”。
我们尝试用通俗易懂的语言来解释两位获奖者的发明。
想象一下,一堆磁铁可以自由地翻转自己的北极和南极。这些磁铁被杂乱无章地放置在一起,但有一种特殊的规则:如果一个磁铁的北极对着另一个磁铁的南极,它们就会互相吸引;反之,如果两个磁铁的同极相对,它们就会互相排斥。这就是所谓的自旋玻璃,一种物理学中的模型,用来描述这种混乱而又相互影响的粒子集合。
现在,用这个想法来构建一个“记忆存储器”。每个小磁铁就像一个神经网络中的神经元,它们可以被设置为活跃(北极)或不活跃(南极)。当你把这些“神经元”放在一起时,它们会互相影响,最终达到一种稳定状态,就像磁铁最终会排列好,使得排斥力最小化一样。
Hopfield网络就是这样一种模仿大脑记忆方式的神经网络。你可以把一些模式(比如一串数字或者一张图片)“教”给这个网络,网络中的“神经元”就会调整自己,以便在未来能够回忆起这个模式。这就像是把一堆磁铁按照特定的方式排列好,然后它们就能记住这种排列,即使被打乱,也能重新恢复。
再谈谈Hinton的发明。
想象一下,一堆乐高积木建造一个复杂的模型。但最终模型的样子并不清晰,不知道如何一步步搭建。这就是训练神经网络时面临的问题:我们有很多数据,我们知道最终想要的结果,但不知道如何调整网络中的连接,以便它能正确地处理数据。
反向传播算法就是一种解决方法。它就像是一个可以撤销错误步骤的工具。每次搭错了一块积木,这个工具就能让搭建者回到上一步,调整积木的位置,不断尝试。通过不断地试错和调整,最终搭建出正确的模型。在神经网络中,这意味着可以逐步调整网络中的连接,以便它能够正确地识别数据中的模式。
玻尔兹曼机则是另一种灵感来源于物理学的神经网络。它使用了统计物理学中的一个概念,即在一定温度下,粒子会以某种概率处于不同的状态。在玻尔兹曼机中,每个“神经元”就像一个粒子,它们可以处于活跃或不活跃的状态,并且这些状态会根据网络中的整体能量状态来调整。通过这种方式,网络可以学习如何从数据中提取有用的信息,就像统计物理学帮助我们理解粒子的行为一样。
简而言之,Hopfield网络和Hinton的工作都是将物理学的概念应用于神经网络,以模拟大脑的工作方式,让计算机能够学习、记忆和识别复杂的数据模式。
更重要的是,Hopfield、Hinton展示了物理学原理如何被应用于理解和模拟大脑的工作方式,这是一种跨学科的创新。这种创新不仅推动了AI技术的发展,也为物理学提供了新的研究工具和视角。
当下的AI技术,不仅仅是技术的革新,更是思维方式的革命。
AI技术,特别是深度学习和大模型,已经在多个科学领域展现出强大的模式识别和数据处理能力。这种能力不仅加速了科学研究的进程,还使得科学家能够探索数据海洋中的微小细节,发现隐藏的规律。
通过深度学习算法,AI能够分析和解释复杂的物理现象,如粒子物理学中的高能碰撞数据。这种分析能力使得科学家能够更快地识别新的粒子和物理现象,加速了理论物理学的发展。
AI能够预测蛋白质的三维结构,这对于理解生命的本质和开发新药至关重要。AI的预测能力,让曾经需要数年甚至数十年的实验工作,缩短到了数周甚至数天。
AI还能够预测分子和化学反应的行为,加速新材料和药物的发现。这些应用表明,AI已经成为科学研究的加速器和创新的催化剂。
AI的影响力不仅限于物理学、生物学和化学,它还在医学、天文学等领域展现出巨大的潜力。AI的跨学科特性,使得它能够连接不同领域的数据和知识,推动科学发现的边界不断扩展。这种跨学科的合作模式,预示着AI将成为未来科学研究的核心力量。
然而,AI并非万能。它的能力建立在大量数据的基础上,而这些数据的质量和完整性直接影响AI的判断。
此外,AI的决策过程往往是一个“黑箱”,其内部的逻辑和推理过程对于人类来说并不透明。这引发了对AI可靠性和道德责任的质疑。AI的这种“黑箱”特性,使得我们难以完全信任其输出的结果,尤其是在关乎生命安全的医疗领域。
尽管存在挑战,AI作为科学难题的“万能钥匙”的角色不可或缺。它正在推动科学研究进入一个新的时代,一个由数据驱动、由算法优化的时代。
我们正站在一个新的革命边缘,这场革命的催化剂是AI。其不仅预示着未来科学发现的主导者,更将彻底改变我们对这个世界的认知方式。就像历史上的科学革命一样,AI的发展正在引领我们进入一个全新的时代,其中数据和算法将成为探索未知世界的新工具。
AI的应用也促进了跨学科研究的兴起,因为它能够连接不同领域的数据和知识,推动新的科学发现。这种跨学科的合作模式,不仅加速了知识的积累,也为解决复杂问题提供了新的视角。
更重要的是,AI正在颠覆我们理解世界的方式。它提供了新的视角来观察和理解世界,比如通过分析社交媒体数据,我们可以更好地理解社会趋势和人类行为。AI的预测和模拟能力也在改变我们对某些现象的理解和预测方式,例如模拟气候变化,帮助我们理解全球变暖的影响。同时,AI也在帮助人类做出更智能的决策,无论是在金融领域的市场趋势预测,还是在交通领域的路线优化规划。
如今,在各个服务商的加持下,AI技术也在不断赋能各个产业。从电商到金融,再到工业,不断渗透,推动产业的智能化升级。
在电商领域,AI技术的应用已经相当成熟。例如,京东的京言AI助手能够提供商品的专业知识解答,帮助消费者了解不同品类商品的特点和选购要点,同时提供个性化推荐、产品对比等服务。阿里巴巴的阿里小蜜则通过自然语言处理技术和大数据分析,自动化解决大部分常见问题,提供一站式服务,并支持多种接入方式。
金融行业也是AI应用的热点领域。恒生电子推出的金融智能助手“光子”,能够整合金融相关的数据处理、分析和决策支持功能,提供专业的金融服务咨询,同时帮助自动化执行一些常规的后台操作,如账户管理、交易处理等。
在工业领域,AI技术的应用正推动着制造业的智能化转型。AI技术在生产过程中的应用体现在实时数据收集与分析、预测性维护、智能排产等方面,提高生产效率和生产线的稳定性。同时,AI技术还助力节能减排,通过智能优化与控制能源使用,降低能耗和排放。在物体分拣、质检和仓储自动化等环节,AI技术的应用也显著提升了效率和准确性。
此外,AI技术还助力销售管理升级,精准预测销售趋势,优化销售策略,提升客户服务,实现高效、个性化的市场运营。例如,通过AI的销售预测分析,企业能够减少库存积压风险,提高资金周转率。
总体来看,AI技术在产业数字化转型中的应用正不断拓展,不仅提高了生产效率和运营效率,还促进了产业结构的优化升级。随着技术的不断进步和应用的深入,预计AI将在更多领域催生出真正的“原生应用”,推动经济社会的创新发展。
随着AI的发展,我们的生活方式、工作方式以及对世界的认知都在发生根本性的变化。这场由AI驱动的科学革命,不仅仅是技术层面的革新,它更深层次地影响着我们的社会结构和文化发展。
未来,AI可能会带来根本性的变化,开启一个新的时代,让我们以前所未有的方式探索未知,解决难题,理解这个世界的复杂性。
文章来自于“产业家”,作者“斗斗”。