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生成式AI應用宗師 美加2學者摘諾貝爾物理獎

今年諾貝爾物理學獎得主8日在斯德哥爾摩的瑞典皇家科學院揭曉。路透
今年諾貝爾物理學獎得主8日在斯德哥爾摩的瑞典皇家科學院揭曉。路透

2024年諾貝爾物理學獎由普林斯頓大學教授霍普菲爾德(John J. Hopfield)和多倫多大學教授辛頓(Geoffrey E. Hinton)共享殊榮,表彰其在人工神經網絡的創建,為現今機器學習乃至於演算法、生成式AI奠定基礎。學界評析,霍普菲爾德從物理概念出發,辛頓則根基霍普非爾德網絡開發人工神經網絡波茲曼機器,以資訊工程的技術跳脫物理範疇、優化資訊處理,各種應用因應而生。

國立清華大學物理系教授林秀豪表示,今年物理獎非常令人意外,霍普菲爾德雖是不折不扣的物理學家,但辛頓則是電腦科學家。霍普菲爾德當年基於物理定律,開發出平面的霍普菲爾德網絡(Hopfield network),辛頓則接續開發出波茲曼機器(Boltzmann machine)。

但林秀豪指出,波茲曼機器雖能處理複雜的問題,但不容易收斂,於是辛頓再將其優化為侷限型波茲曼機器(Restricted Boltzmann Machines),才兼具收斂快速和可處理複雜問題的優點,創造出最大的效益,就此為現今各式各樣的演算法奠定基礎。

林秀豪表示,辛頓曾經非常落魄、研究不受主流學界重視,2012年辛頓和其研究團隊首度開發Alex Net,利用神經元網絡結構辨識出貓狗等物種,是機器學習發展上重要的里程碑,當年一戰成名,才接連拿下圖靈獎等殊榮。

辛頓雖然被喻為當代人工智慧三巨頭,但林秀豪表示,辛頓去年離開google到史丹佛大學,近期提醒世界,「AI可能和核武一樣危險,需小心規範。」一名學者曾經落魄,成名後卻願意回頭提醒研究背後的危險性,非常不容易;至於霍普菲爾德則是「博士後老闆的老闆」,兩人曾透過信件交換意見,霍普菲爾德不是量產式的科學家,對問題非常執著,但願意和其他學者分享、解釋。

東海大學應用物理系教授施奇廷則形容,霍普菲爾德網絡的出現,如同早期先人發明了「輪子」,演進到現在有了超級跑車,沒有霍普菲爾德,後續的應用都不會出現。又當年霍普菲爾德網絡已擁有一點現在生成式AI精神,只是當年的創建領先電腦硬體時代太多而未能體現。

林秀豪補充,從霍普菲爾德網絡到侷限型波茲曼機器,是非常漂亮的跨領域科學應用結晶,但追本溯源仍師出物理系統,因此授予諾貝爾物理學獎。現行如自動駕駛系統,需採用神經網絡判斷前方障礙物;或使用者對手機說「嘿!siri」由手機辨識後執行,都是兩人研究結晶的體現,「不是奇幻科學,已經進入生活日常。」

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