瓦早在 2011 年，渴望成為公共知識分子的創投家馬克安德森 (Marc Andreessen) 就發表了一篇題為「為什麼軟體正在吞噬世界」的文章，預測電腦程式碼將接管經濟的大部分領域。十三年過去了，軟體現在似乎也正在學術界嶄露頭角。無論如何，這是從計算機科學家杰弗裡·辛頓(Geoffrey Hinton) 與約翰·霍普菲爾德(John Hopfield) 分享2024 年諾貝爾物理學獎，以及計算機科學家德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis 在與一位科學家分享諾貝爾化學獎的一半這一事實中得出的一個可能的結論。

從某種程度上來說，哈薩比斯和朱珀的獲獎是可以預見的，因為他們建造了一台機器——AlphaFold2——使研究人員能夠解決生物化學中最棘手的問題之一：預測蛋白質的結構，蛋白質是生物生命的組成部分。他們的機器已經能夠預測研究人員已識別的幾乎所有 2 億種蛋白質的結構。所以這對化學來說是一件大事。

但辛頓不是物理學家。事實上，他曾經在學術會議上被介紹為「物理學失敗，退出心理學，然後加入一個根本沒有標準的領域：人工智慧」的人。畢業後他當了一年木匠。然而，他發現了使神經網路能夠學習的方法（「反向傳播」），這是解鎖機器學習並引發當前人工智慧瘋狂崛起的兩個關鍵之一。 （另一個是2017年谷歌研究人員發明的Transformer模型）。

然而，這一切的物理原理在哪裡呢？這句話來自霍普菲爾德，辛頓與他分享了這個獎項。 「霍普菲爾德網絡及其進一步發展，稱為玻爾茲曼機，是基於物理學的，」辛頓向來自該公司的人解釋道。 紐約時報。 「霍普菲爾德網路使用了能量函數，玻爾茲曼機使用了統計物理學的想法。因此，神經網路發展的那個階段確實在很大程度上依賴於物理學的想法。

那麼就這樣吧。但媒體經常將 Hinton 描述為“人工智慧教父”，這聽起來隱約有些險惡。就個人而言，他卻恰恰相反：身材高大、和藹可親、彬彬有禮、頭腦清醒，並且具有一種諷刺的、偶爾尖酸刻薄的機智。當凱德·梅斯問他得知獲獎消息後有何反應時，他回答說他“感到震驚、驚訝和目瞪口呆”，我想這也是大多數人的說法。但在 2018 年，他與 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 分享了圖靈獎——電腦科學領域的諾貝爾獎，以表彰他們在深度學習方面的工作。所以他一直在頂級聯賽。只是計算機科學領域沒有諾貝爾獎。考慮到軟體正在吞噬世界的方式，也許這種情況應該改變。

有一個老笑話說，成為諾貝爾獎得主的關鍵是比你的競爭對手「活得更久」。現年 77 歲的 Hinton 顯然注意到了這一點。但實際上，他最令人欽佩的一點是，在這個想法遭到學科質疑很久之後，他仍然堅持相信神經網路作為人工智慧關鍵的潛力。考慮到學術界的運作方式，尤其是在電腦科學等快速發展的學科中，這需要非凡的決心和自信。也許在他的黑暗時刻讓他堅持下去的原因是他的曾曾祖父是喬治·布爾，一位19世紀的數學家，他發明了支撐邏輯的邏輯 全部 這些數位化的東西。

人們也應該考慮該獎項對人們的影響。當辛頓獲獎的消息傳來時，我想起了 1995 年獲得文學獎的謝默斯·希尼 (Seamus Heaney)。 大多 良性雪崩」。請注意「大多數」：諾貝爾獎的後果之一是獲獎者立即成為公共財產，每個人和他們的狗都想從中分得一杯羹。 「我現在所做的就是『出現』，」希尼在 1996 年 6 月無奈地寫給一位朋友。而且這種情況還會持續幾週甚至幾個月……無論斯德哥爾摩效應最終會是什麼，它的直接結果就是人們渴望辭去工作並重新開始 固有人格 （就我個人而言）。

所以……給傑夫的備忘錄：非常祝賀。並掌控您的日曆。

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2024 年 10 月 2 日。

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