2024年諾貝爾物理學獎頒發給美國學者霍普菲爾(左)與加拿大學者辛頓。翻攝諾貝爾委員會YouTube
今年的諾貝爾物理學獎頒給美國與加拿大學者,表彰他們對於機械學習的貢獻。
目前在普林斯頓大學任教的霍普菲爾(John Hopfield)與英國出生的加拿大多倫多大學榮譽教授辛頓(Geoffrey Hinton),因為他們對類神經網路的突破性研究,使機械學習可以獲得巨大進展。
其中,辛頓自己更是曾在Google領導人工智慧(AI)部門的「AI教父」,與今日的AI熱潮密切相關。
在宣布得獎人聲明中,諾貝爾委員會表示:「今年的兩位諾貝爾物理學獎得主使用了物理學的工具,開發了當今強大機器學習的基礎方法。」「獲獎者的工作已經帶來了極大的益處。在物理學中,我們在廣泛的領域中使用人工神經網絡,例如開發具有特定特性的新材料。」
兩人自1980年代以來的研究,拓展了類神經網路的研究。今日以人工智慧進行的機械學習,基礎就是他們奠基的類神經網路研究。
2024年諾貝爾物理學獎得主辛頓有AI教父之稱,他多年來持續公開警告AI發展失控可能造成的危險。路透社
辛頓在宣布儀式上親自接到諾貝爾委員會的電話,當他被問到自己是否會使用像是ChatGPT這樣的AI工具時,他表示自己常常使用,他說生成式AI會有「幻覺」(hallucination,捏造答案)的問題,可能會出錯。但是AI雖然無法成為各領域的專家,卻可以對非常多的領域給出一定程度的解答。」
現年76歲的辛頓曾在Google服務10年,被譽為AI教父,但他2023年離職,並警告一味倚賴AI,人類社會將出現重大的危機,他當時說:「我們已經交會電腦自我改進了,這很危險,我們必須認真考慮如何控制它。」
現年91歲的霍普菲爾是固態物理學家,但也跨足分子生物學、神經科學、電腦科學等領域,也正是這種跨領域的研究視野,使他能在機械學習中模仿了生物的神經元的運作方式。他1982年提出的聯想式神經網路,現在通常稱為霍普菲爾網路,是今日AI與機械學習的基礎。
辛頓與霍普菲爾將共享1100萬瑞典克朗(約3416萬台幣)獎金。
諾貝爾物理學獎委員會主席穆恩斯(Ellen Moons)承認,兩名得主的貢獻促進今日AI的巨大發展,是全人類必須共同承擔的責任:「雖然機器學習帶來了巨大的好處,但它的快速發展也引發了對我們未來的擔憂。全人類共同承擔著責任,必須以安全和道德的方式使用這項新技術,從而為人類帶來最大的益處。」
今年的諾貝爾生醫獎昨日由兩名美國學者獲得,今日又由美國與加拿大學者獲獎,北美學術圈目前的戰績是全勝。明日(週三)將再宣布化學獎,週四是年年都有人猜測村上村樹到底能不能獲得的文學獎,周五宣布和平獎。在下週一,則將宣布最後一個獎項諾貝爾經濟學獎。
18:00發稿
18:29更新(更新細節)
18:37更新(更新物理學委員會主席發言)