原標(biāo)題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物理根源：從自旋玻璃到能量景觀｜2024年諾貝爾獎
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：22375字

2024諾貝爾物理學(xué)獎與人工智能的物理學(xué)根源

2024年諾貝爾物理學(xué)獎授予機器學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究，引發(fā)廣泛關(guān)注。文章探討了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與物理學(xué)的關(guān)聯(lián)，以及物理學(xué)思想對人工智能發(fā)展的貢獻(xiàn)。

1. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與物理學(xué)的交叉

文章指出，盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人類創(chuàng)造的抽象系統(tǒng)，但其底層機制與物理學(xué)密切相關(guān)。物理學(xué)，特別是統(tǒng)計物理學(xué)和凝聚態(tài)物理學(xué)的概念，為理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的涌現(xiàn)能力提供了重要工具。簡單神經(jīng)元的組合如何產(chǎn)生復(fù)雜的智能，這與物理學(xué)中基本粒子產(chǎn)生宏觀現(xiàn)象的原理類似。

2. 霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)與自旋玻璃

文章重點介紹了諾貝爾獎得主John Hopfield的貢獻(xiàn)。他提出的霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)模型，其結(jié)構(gòu)與凝聚態(tài)物理中的自旋玻璃系統(tǒng)等價。該模型展現(xiàn)了聯(lián)想記憶功能，記憶存儲在神經(jīng)元之間的連接強度中，通過能量降低算法實現(xiàn)回憶。這是一種集體涌現(xiàn)現(xiàn)象，不依賴于微觀細(xì)節(jié)。

3. 辛頓的貢獻(xiàn)與玻爾茲曼機

文章進(jìn)一步闡述了另一位諾獎得主Geoffrey Hinton的貢獻(xiàn)。他與合作者發(fā)展了玻爾茲曼機模型，并引入蒙特卡羅算法和反向傳播算法，極大地提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力。玻爾茲曼機通過學(xué)習(xí)調(diào)整連接強度，使訓(xùn)練數(shù)據(jù)在概率分布現(xiàn)的概率更高，并能生成具有相似特征的數(shù)據(jù)。

4. 反向傳播算法與深度學(xué)習(xí)

文章解釋了反向傳播算法的工作原理，它是幾乎所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基石。該算法通過梯度下降法調(diào)整連接權(quán)重，以最小化網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出之間的誤差。深度學(xué)習(xí)的興起，也與反向傳播算法和計算能力的提升密切相關(guān)。

5. 人工智能的涌現(xiàn)能力與物理學(xué)研究

文章探討了當(dāng)前人工智能的局限性和潛在風(fēng)險。盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某些任務(wù)上表現(xiàn)出色，但其底層機制仍未被完全理解。物理學(xué)思維方式，特別是處理高維系統(tǒng)復(fù)雜性的工具，有望為理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的涌現(xiàn)能力提供新的視角。

6. 物理學(xué)視角下的未來研究

文章最后指出，物理學(xué)家可以從多個角度參與人工智能研究，例如研究反向傳播算法的可靠性，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中涌現(xiàn)現(xiàn)象的序參量等。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人為創(chuàng)造的系統(tǒng)，但物理學(xué)方法仍然可以為其發(fā)展提供重要指導(dǎo)，這拓展了物理學(xué)研究的范疇。

總而言之，文章強調(diào)了物理學(xué)思想在人工智能發(fā)展中的重要作用，并展望了未來物理學(xué)家在理解和改進(jìn)人工智能方面的貢獻(xiàn)。這不僅促進(jìn)了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，也拓展了物理學(xué)研究的邊界。

聯(lián)系作者

文章來源：人工智能學(xué)家
作者微信：
作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)