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yexuqing木蟲之王 (文學(xué)泰斗)
太陽系系主任
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[交流]
AI時代的2024年諾貝爾物理學(xué)獎化學(xué)獎 已有1人參與
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人工智能正迅速走向超人智力階段。嘗試過 OpenAI-o1 的就知道它確實(shí)達(dá)到了博士水平 --- 用復(fù)雜的物理數(shù)學(xué)問題檢測發(fā)現(xiàn)，它不僅是掌握了相關(guān)知識，還能夠探索式思考。復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算對AI來說，毫無畏懼，再加上超強(qiáng)的物理思維能力,AI 讓人一次次震驚---而這僅僅是開始。這樣下去，不久的將來人類的一流科學(xué)家在 A I 面前可能如同人類圍棋最高手面對 AlphaGo。2024年諾貝爾物理學(xué)獎頒發(fā)給了 John J. Hopfield 與 Geoffrey E. Hinton，表彰二人在1980年代對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)的奠基性貢獻(xiàn)，凸顯 AI 時代已經(jīng)來臨。 John Hopfield 是一名研究領(lǐng)域很寬的理論物理學(xué)家，早期的工作是在凝聚態(tài)物理方面，后又在生物化學(xué)領(lǐng)域耕耘。1982年，Hopfield 發(fā)表題為 "Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities"（"具有涌現(xiàn)集體計(jì)算能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和物理系統(tǒng)"  的論文。這篇論文提出了一個不同于 perceptron 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，各神經(jīng)元互相連接(作用），非同時更新，能夠?qū)W習(xí)并模擬計(jì)算。這個模型基于系統(tǒng)局部能量最低點(diǎn)，可以說是零溫度模型。Geoffrey E. Hinton 可能人們更加熟悉，他是人工智能領(lǐng)域的奠基者，機(jī)器學(xué)習(xí)中無所不在的 backpropagation 算法是他（重新）發(fā)現(xiàn)的。Hinton 獲得諾貝爾物理學(xué)獎的基于他在 1983-85年發(fā)表了一系列研究，其奠基性論文是 “A Learning Algorithm for Boltzmann Machines” （1985）。與合作者一起，他將 Hopfield 模型進(jìn)行了發(fā)展，提出了 Boltzmann machine (波爾茨曼機(jī)器）。對 Boltzmann 不熟悉的可以查閱統(tǒng)計(jì)物理相關(guān)資料。顧名思義，Hinton 在模型中引入了溫度，這使模型可以跳出局部能量最低值，尋找全局最低值。自然界似乎遵循解析延宕（analytical continuation), 統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)溫度的倒數(shù)對應(yīng)于量子路徑的時間 (1/T --> i t)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中引入溫度概念可能是突破性與決定性的。碼農(nóng)們只知道 Transformer 運(yùn)用中有時要調(diào)節(jié)溫度，現(xiàn)在應(yīng)該知道溫度從何而來了 （當(dāng)然，Transformer 模型訓(xùn)練中，溫度并非跳出局部極值的機(jī)制，而是使用隨機(jī) dropout 等方法）。Hinton 后來在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域持續(xù)耕耘，其后續(xù)貢獻(xiàn)諾貝爾委員會做了更多的介紹。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法被運(yùn)用于物理、化學(xué)等領(lǐng)域，解決了很多以前人們認(rèn)為 intractable 的計(jì)算問題，如蛋白質(zhì)折疊。 2024年諾貝爾化學(xué)獎頒給了在生物分子設(shè)計(jì)（包括蛋白質(zhì)）上取得奠基性成就的 David Baker, 以及谷歌 AlphaFold 的開發(fā)者 Demis Hassabis 與 John M. Jumper。當(dāng)年 AlphaGo 戰(zhàn)勝人類最高圍棋高手之后，開源了相關(guān)算法與代碼，市場上于是涌現(xiàn)了不少高水平AI圍棋。但圍棋只是一個試驗(yàn)，谷歌開發(fā)者們接下來攻克的是蛋白質(zhì)折疊的問題。蛋白質(zhì)的功能與其空間構(gòu)型密切相關(guān)。蛋白質(zhì)折疊的問題就是給一段氨基酸序列，請問其蛋白質(zhì)疊成什么三維形狀。與圍棋一樣，蛋白質(zhì)折疊也曾被認(rèn)為是 intractable 的計(jì)算問題 --- 你知道基本原理，但是需要的算力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了想象。蛋白質(zhì)內(nèi)原子作用無非是電子的薛定諤量子方程，基本原理約100年前就知道了，但計(jì)算量超出想象，以前只能用實(shí)驗(yàn)方法去測定其三維構(gòu)型。而實(shí)驗(yàn)測定一個蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)需要大量的人力物力時間，復(fù)雜的儀器與專家級專業(yè)人員�，F(xiàn)在AlphaFold 使用機(jī)器學(xué)習(xí)+量子力學(xué)瞬間就能給出答案。這也導(dǎo)致不少“結(jié)構(gòu)生物學(xué)”（Structural biology) 研究者們不得不另尋出路。有了 AlphaFold 以及其開放的源碼，David Baker的生物分子設(shè)計(jì)程序更是如虎添翼，設(shè)計(jì)各種生物分子變成了簡單的鼠標(biāo)點(diǎn)擊，儼然扮演起了“造物主”的角色。 總的來說，AI 使人類文明進(jìn)入了一個新的進(jìn)化階段。未來人類的生存與發(fā)展--包括外星探索--取決于AI。如果人類與外星文明接觸，首先接觸的對象也應(yīng)該是外星的AI。。。那些質(zhì)疑為什么2024年諾貝爾物理、化學(xué)獎頒發(fā)給AI研究的人們可能還沒有意識到這一點(diǎn)。數(shù)年后，諾獎頒發(fā)給機(jī)器人也有可能。 參考：https://www.nobelprize.org/ |
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2樓2024-10-10 12:16:58
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