就在今天下午，最新一屆的諾貝爾物理學(xué)獎公布，約翰 ·J· 霍普菲爾德 John J.Hopfield 、杰弗里 ·E· 辛頓 Geoffrey E.Hinton 獲獎，以表彰他們通過 “ 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明” 。

辛頓在接受電話采訪時表示： “ 完全沒想到 ” 。

實話實說，在結(jié)果出來前， 大家也都沒想到。

因為在外界預(yù)測里，今年的諾貝爾物理學(xué)獎最大熱門，還是傳統(tǒng)的凝聚態(tài)物理領(lǐng)域，結(jié)果最后頒給了 AI 圈的兩位大佬。

網(wǎng)友們也都不淡定了，有些人調(diào)侃地表示， 物理學(xué)不存在了。

也有人表示，這次的頒獎可能會引起一系列連鎖反應(yīng)。

一些人甚至有種感覺， 諾貝爾獎有點蹭 AI 熱度的意思？

其實物理學(xué)界也不是沒什么新的研究成果，隔壁中科院物理所就猜了一堆足以拿諾獎的研究，誰知道直接“ 跨服 ”頒給了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

而借著這個機會，我們也去了解了下兩個大佬，發(fā)現(xiàn)人家的成就能拿獎完全說得過去。

首先是杰弗里 · 辛頓，這個大佬大家肯定不陌生了，再和大家強調(diào)一遍，他是公認(rèn)的 “ 深度學(xué)習(xí)之父” 。

我們今天也詳細去查了下辛頓老爺子，震驚我的反倒不是他自己的成就，而是他實在是家世顯赫。

就這么說吧，千年以后，人類回顧豪門望族，辛頓家的族譜可能還是最閃耀的那一批，國內(nèi)的什么四世三公都得遜色一番。

在辛頓家族中，最頂?shù)木褪撬�的曾曾祖父喬�?· 布爾，人稱 邏輯學(xué)中的牛頓。

喬治和自己老婆也就是辛頓的曾曾祖母瑪麗 · 埃弗里斯 · 布爾，共同創(chuàng)作了布爾邏輯和代數(shù)學(xué)，后來成為現(xiàn)代計算機的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

而這個瑪麗的叔叔喬治 George Everest 是英國大地測量學(xué)家，珠穆朗瑪峰的英文名就是以他名字 Everest 命名的。

辛頓的家族還特別和中國有緣。

他的曾姑媽艾捷爾 · 麗蓮 · 伏尼契，寫了本書叫《 牛虻 》，曾激勵了一代國內(nèi)革命青年。

這個姑媽曾經(jīng)參與過曼哈頓計劃。

后來因為多方原因，毅然決然地棄美投中。

來到中國后的她放棄了自己擅長的核物理研究，但寒春對新的奶牛事業(yè)樂在其中，甚至還為國內(nèi)巴氏殺菌奶設(shè)計了一條產(chǎn)線。

所以，咱們今天的主角辛頓在花了一輩子的時間，同時獲得了 諾爾物理學(xué)家和圖靈獎，回家一看，也就只是能在族譜單開一頁的水平？

而辛頓如今風(fēng)光的名號，一路走來卻壓根并不輕松。

從小時候起，他的學(xué)習(xí)成績就談不上 “ 頂尖 ” 。

高中時上了一所他口中的 “ 二流公立學(xué)校 ” 克里夫頓學(xué)院，但實際上，該學(xué)院在辛頓之前 出過 3 名諾獎得主，大家聽聽得了，別真信了。

8 歲的辛頓正在嘗試熟練地掌握 python （ 蟒蛇 ）

也就是在克里夫頓學(xué)院，辛頓從一個同學(xué)那兒聽說了 “ 大腦記憶并不固定存在某個部分，而是分散在是整個大腦，利用整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳播，如果大腦使用全息圖，砍掉一半，還能獲得整個圖片…… ”

好好好，我高中同學(xué)咋天天只會跟我 “ 桀桀桀” 呢？

辛頓當(dāng)時估計也沒整明白，就把這個小故事深埋心底，隨后就開始了自己的浪蕩前半生。

到了 18 歲，辛頓進入劍橋大學(xué)國王學(xué)院學(xué)習(xí)物理、化學(xué)和數(shù)學(xué)，但一個月后就退學(xué)了。

去倫敦 gap 了一年后改修建筑學(xué)，結(jié)果就撐了一天，甚至后來，辛頓也嘗試過轉(zhuǎn)向哲學(xué)，不過也沒堅持住。

再后面，辛頓就開始雙修物理和生理學(xué)，到最后，哥們拿了實驗心理學(xué)畢業(yè)證。。。

畢業(yè)后的辛頓又跑去當(dāng)了一年木匠。

這種到處亂晃的水平，也讓辛頓總是被家里人 PUA ，他爸天天念叨 “ 你要好好努力，等你比我老一倍了，就能趕上我一半的成績了 ” 。

我估摸著，辛頓老爹如果在天有靈，這下總能感覺自己被打臉了。

總之，在嘗過了弱水三千后，辛頓找到了只屬于他的那一瓢： 人工智能。

在當(dāng)時，人工智能談不上什么大熱研究方向，他找了一個正在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)師希金斯教授，這一下就喚醒了辛頓年少時的記憶： “ 我要的就是讓機器實現(xiàn)大腦功能 ” 。

但在生成式大模型爆火之前， AI 界一直在爭論什么才是正確路線，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)一度被符號主義（ 簡單說就是所有事物、規(guī)則都能用一個個符號來代替， AI 通過記住這些符號和規(guī)則來理解世界 ）等路線打得潰不成軍。

最夸張的時候，就連希金斯教授，都轉(zhuǎn)投符號主義門下，希金斯甚至還反過來勸辛頓也點了，重開一把得了。

希金斯教授

一時間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被所有人放棄，世界上幾乎只剩下辛頓這一個獨苗了。

結(jié)果辛頓也就是頭鐵，愣是一個人守高地 30 多年，發(fā)育到六神裝，一把反推了其他 AI 路線的高地。

而辛頓這次獲獎憑借的就是他在這幾十年里的成果之一：1985 年提出的 “ 玻爾茲曼機 ” 。

玻爾茲曼機能夠像人一樣自主學(xué)習(xí)。

比如你給它看不停地看很多火鍋的帥照，就能生成一張新的，看起來很像火鍋的大金毛圖像。

這也就是后來的深度學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雛形。

隨著研究不斷深入，辛頓也逐漸開創(chuàng)了一個新的學(xué)術(shù)分支：深度學(xué)習(xí)。

而今天你能看到活躍在生成式大模型頂端的辣些人，基本全是辛門成員，所以，你甚至可以說辛頓是當(dāng)今所有大模型的 唯一指定祖師爺。

后來，辛頓還帶著前 OpenAI 首席科學(xué)家 Ilya 創(chuàng)辦了個 DNNresearch 的公司，這家公司當(dāng)時沒有任何產(chǎn)品，而且也沒有任何計劃研究任何產(chǎn)品，說白了他們公司的產(chǎn)品就是他們幾個人的腦子。

他們決定把 DNN 也就是他們自己，公開向全世界拍賣，最終 百度、谷歌、微軟和 DeepMind 四家公司競爭。

當(dāng)競價達到 4400 萬美元時，他們暫停了競拍，然后直接把天賦帶到了谷歌。

在他們看來，合適的平臺比更高的價格更重要。

但到了去年，辛頓主動選擇從谷歌離職，就為了能夠自由談?wù)?AI 的風(fēng)險。

在如今的他看來， AI 已經(jīng)在朝一個人類無法掌控的地步進化，他甚至在去年曾經(jīng)在接受采訪時表示， 自己回顧一生的工作，感到非常后悔，以至于只能找一個 “ 哪怕自己不做這些，也有其他人來做 ” 的借口來安慰自己。

可現(xiàn)如今，大家將他在后悔的工作捧上諾貝爾獎臺，

辛頓這次獲獎也在學(xué)術(shù)圈引起了不少爭議，因為辛頓的工作成就雖然很出色，但它們顯然并不屬于傳統(tǒng)物理學(xué)的任何一個分支。

與之不同的是，和辛頓一同得獎的霍普菲爾德，就顯得 “ 正統(tǒng) ” 了不少。

因為霍普菲爾德雖然以 AI 領(lǐng)域的工作內(nèi)容獲獎，但他其實是個地地道道的生物物理學(xué)家，曾經(jīng)拿到過 玻爾茲曼獎（ 統(tǒng)計物理領(lǐng)域最高獎 ）和 狄拉克獎（ 理論物理學(xué)的重要獎項 ），比起辛頓來說完全就是純血物理人。

霍普菲爾德的家族雖然不比辛頓，但也是頂尖書香門第，父母親都是知名物理學(xué)家。

學(xué)習(xí)生涯比起辛頓的放蕩不羈來說，就更顯得純血物理人了。

1933 年出生于芝加哥，從物理學(xué)士，到物理博士，一步步按部就班。

畢業(yè)后先后在貝爾實驗室任職，在大學(xué)任教，在 NASA 做研究。。。

而他獲獎的成果是 1982 年提出了霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)，讓 AI 能夠像人類聯(lián)想記憶那樣，存儲和重建信息模式。

打個比方，你在試圖回憶一個不常用的成語，可能會先想他的近義詞啥的，最終想起了這個成語。

霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)的工作方式就與此類似，當(dāng)給 AI 一個不完整的信息時，它能夠找到最相似的存儲信息。

這么一來，霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)就能修復(fù)損壞的數(shù)據(jù)，比如去除圖片中的噪點。

乍一聽，這個玩意兒根本不物理，反而很 AI 是吧。

其實并不是，霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)的存儲和檢索方式， 利用了材料的物理特性。

材料內(nèi)的原子會因為自旋而產(chǎn)生的特性，這個特性使得每個原子都成為了 mini 磁鐵，大家互相有著不同的引力。

數(shù)據(jù)的存儲在不同引力下，就好比一個層巒疊嶂的景觀中，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)接收到新的輸入時，就像在這個景觀中滾動一個球，最終球會根據(jù)不同的溝壑 （ 即引力 ）停在最接近的山谷中，也就是找到了最相似的存儲模式。

更重要的是，霍普菲爾德將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)，與物理學(xué)中的系統(tǒng) ( 特別是統(tǒng)計力學(xué) ) 進行了比較和融合。

這種跨學(xué)科方法是革命性的，為后來的研究者們打開了新思路。

總之，霍普菲爾德的獲獎也是相當(dāng)實至名歸的。

但無論怎么說， AI 的風(fēng)已經(jīng)吹到了諾貝爾獎了，在諾貝爾物理學(xué)委員會看來，如今的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)為物理學(xué)帶來了新的使用場景，比如開發(fā)具有特定屬性的新材料等等。

而這些成就，顯然足以抹去什么學(xué)科之見。