AI
诺贝尔奖的授予不仅是对Hinton科学贡献的认可，更是对AI技术在科学研究中重要性的肯定。
撰文 | 数据观
编辑 | 数据君
2024年诺贝尔物理学奖的结果引发了广泛的讨论，原因是其中一位获奖者Geoffrey Hinton，并非是传统意义上的物理学家，而是一位极具声望的人工智能研究科学家，被誉为深度神经网络的奠基人和人工智能“教父”。
近日，有国内媒体就热议对话了诺贝尔物理学奖评奖委员会委员、秘书长Ulf Danielsson教授。他详细解释了诺贝尔评奖委员会决定将今年的物理学奖授予Hinton的理由，并表示，诺奖的授予完全是基于科学研究方面的贡献，并非是追逐当下热点。
据悉，Ulf Danielsson 教授是瑞典乌普萨拉大学理论物理学教授，以其在弦理论、暗物质和宇宙学方面的专长而闻名。他也是瑞典皇家科学院院士，同时担任诺贝尔物理学奖评委会委员和科学秘书。
“事实上，Hinton的获奖理由，与目前的大语言模型并不相关，也就是说，即便大语言模型并不存在，也不影响Hinton获得这一奖项。”
Danielsson教授认为，如果这一奖项结果能够提高人们对AI的潜在风险的关注，那无疑是个好的副作用。
事实上，Hinton的研究工作基于物理学原理，推动了人工神经网络的发展，为AI技术的应用奠定了基础。诺贝尔奖的授予不仅是对Hinton科学贡献的认可，更是对AI技术在科学研究中重要性的肯定。随着AI技术的不断发展，其在数字经济和科学研究中的应用前景广阔，但也需警惕其潜在风险，确保其健康发展。
AI与物理学的交汇
今年诺贝尔物理学奖的授予，突显了AI与物理学之间的深刻联系。获奖者之一Geoffrey Hinton的研究工作，基于物理学原理推动了人工神经网络的发展，标志着AI技术在科学研究中的重要性。
Hinton的工作受到人脑中神经元通过突触相互通信的启发，但他还需要运用理论物理学知识，了解磁性材料中原子如何相互作用的网络构建。这些数学模型描述了这些网络，这些网络后来被实现在计算机上，使得存储和恢复可被网络识别的图像成为可能。Hinton进一步发展了这些网络，使得一种更具生成性的人工智能成为可能，即网络可以构建与学习识别图像相似的新图像。
Danielsson教授指出，诺贝尔物理学奖既可以授予发现，也可以授予发明。这意味着，可以将奖项授予那些利用物理学知识进行发明并造福人类的成果，今年的物理学奖正是如此。
Danielsson教授强调，Hinton的研究工作在物理学内部具有重要相关性，特别是在过去10年、15年里，已经做出了重要的物理发现，这显然是授予奖项的重要因素。
AI的未来角色
AI在大数据分析和新材料创造等领域展现出巨大潜力。它不仅能帮助科学家发现难以察觉的现象，还能推动新材料的研发，对社会产生深远影响。
Danielsson教授指出，AI最重要的贡献已经显现出来，那就是分析大数据并找出难以用其他方法发现的现象，然后可以通过其他方法验证其实际存在。粒子物理学和宇宙学就是完美的例子。另一个对物理学非常有趣的领域是新材料的创造。物理学中有一些方法可以根据材料的实际化学成分预测其性质，这需要进行非常复杂的计算。如果将这些计算与大量材料的实际测量性质结合起来，再借助AI的帮助，就可以预测某些化学元素的组合可能会产生具有特定性质的新材料。
AI在寻找具有新性质的材料方面的应用将非常重要。这不仅对物理科学很重要，对社会也可能产生很大影响。例如，寻找更好的电池或太阳能电池等。AI的力量在于，当你将它与人类结合起来时，人类可以将它用于决定使用它的任何目的。这与我们几十年来使用计算机的方式没有什么不同。计算机没有取代我们。它没有取代科学家。它是一个强大的工具，使你能够做比你原本能做得更多的事情。AI也将是一样的。
潜在风险与伦理问题
随着AI技术的广泛应用，科学家们必须警惕其潜在风险，包括科学研究的伦理问题和AI对社会态度的影响。AI不应取代人类的创造性思维，而应作为强大的工具辅助人类进步。
Danielsson教授指出，AI、人工神经网络、机器学习，不管怎么称呼它，都只是一个工具。它是一个非常强大的工具，也有局限性。这一点在你看媒体报道时并不十分清晰。但我希望这个奖项能帮助传达AI实际上基于什么样的物理原理，并清楚地表明这些系统实际上是如何工作来做它们所做的事情。
他指出，目前生成式AI基本上是一种有效处理大量数据并在其中找到模式的方法，这些模式可能用于预测某些系统的未来。它总是在试图重组已经存在的知识，使其变得实用。但它不是其他任何东西，只是外推。如果你在纸上有一些点并画一条线，然后你可以预测下一个值是什么。基本上就是这样，但是用令人难以置信的数据量和计算能力以及效率来做，这样你就可以开始将它用于非常有趣和相关的问题。
Danielsson教授强调，AI的力量在于，当你将它与人类结合起来时，人类可以将它用于决定使用它的任何目的。这与我们几十年来使用计算机的方式没有什么不同。计算机没有取代我们。它没有取代科学家。它是一个强大的工具，使你能够做比你原本能做得更多的事情。AI也将是一样的。
然而，他也指出，AI的使用存在一些潜在风险。如果你不真正区分如何使用AI的话，你可能认为可以走捷径，不需要自己思考。你可能只是使用计算机辅助计算，用计算机做所有的计算和可视化，而不试图利用你作为人类独特的能力去真正地进行计算，尝试创造自己原创的视觉图像等。这可能会让科学变得有点太懒惰。所以必须始终记住，是人类与计算机、与人工神经网络一起才能取得进步。不应该试图用AI取代人类，因为那样的话，我很确信结果不会像原本那么有趣或原创。
科研伦理的重要性
随着AI在科研领域的广泛应用，科研伦理问题日益凸显。科学家们需要在使用AI的过程中，严格遵守科研伦理规范，确保研究的真实性和可靠性。此外，还需要加强对AI伦理问题的研究和讨论，制定相应的法律法规，确保AI技术的健康发展。
Danielsson教授指出，AI在科研中的应用存在一些伦理问题。例如，在写论文时使用AI到什么程度是可以的？是否存在抄袭的风险？这些问题都需要科学家们认真思考和解决。此外，AI在科研经费申请中的应用也存在一些伦理问题，需要科学家们共同探讨和解决。
今年的诺贝尔物理学奖不仅是对Hinton科学贡献的认可，更是对AI技术在科学研究中重要性的肯定。随着AI技术的不断发展，其在数字经济和科学研究中的应用前景广阔，但也需警惕其潜在风险，确保其健康发展。
AI技术的快速发展将为数字经济注入新的活力。通过大数据分析和模式识别，AI能够优化资源配置，提高生产效率，推动数字经济的高质量发展。同时，AI技术也催生了新的商业模式和产业形态，为经济增长提供了新的动力。在数字经济中，AI技术的应用前景广阔。它不仅可以用于数据分析和新材料的创造，还可以用于优化供应链管理、提高生产效率、推动金融科技的发展等。AI技术的广泛应用将为数字经济的高质量发展提供强有力的支持。
