2024年诺贝尔物理学奖：跨学科创新的伟大史诗
2024年诺贝尔物理学奖：跨学科创新的伟大史诗在2024年，约翰·霍普菲尔德（John Hopfield） 和 杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton） 因在神经网络与深度学习领域的突破性贡献，获得了诺贝尔物理学奖。这是信息科学在物理学领域获得的重要认可，象征着神经网络和人工智能在基础科学中的关键地位。尽管辛顿早已获得了计算机科学的最高奖——图灵奖，但这次获奖仍然引起了广泛的关注和讨论，尤其是因为它跨越了计算机科学和物理学的界限，展示了两者之间深厚的联系。
从磁铁沙到Ising模型的演进
在讨论霍普菲尔德网络和Hinton的深度学习之前，我们可以先回到很多人童年时都会玩的一种简单实验：将铁砂撒在纸上，然后用磁铁在纸的下方移动。你会发现铁砂会自发地形成一些有规律的图案，这种现象背后反映的正是磁性材料中自旋的相互作用。
这种现象的背后可以用Ising模型来解释。Ising模型是一个用于描述磁性系统的统计模型，最早由恩斯特·伊辛（Ernst Ising）在1925年提出，用于解释铁磁性材料中原子自旋的相互作用。Ising模型的提出实际上是在伊辛的导师、物理学家 威廉·伦茨（Wilhelm Lenz）的建议下进行的。伦茨在1920年提出了这个模型，并建议伊辛进一步研究它，以理解铁磁性的微观机制。
Ising模型的故事充满了科学探索的艰辛与个人的坚持。恩斯特·伊辛在德国获得了博士学位，当时正值物理学蓬勃发展的时期。Ising在博士论文中研究了一个一维的磁性自旋链模型，这个模型描述了相邻原子自旋之间的相互作用如何决定系统的整体磁性状态。尽管伊辛的研究在当时并未取得轰动性的成果，他的工作被认为无法解释铁磁性的相变，但后来，这一模型的思想在统计物理学中产生了深远的影响。
随着时间的推移，Ising模型在二战后被重新发现，并得到了进一步的发展。特别是在1940年代，**拉斯·昂萨格（Lars Onsager）**成功地求解了二维Ising模型，揭示了其在描述相变和临界现象中的重要性。Ising模型展示了如何通过简单的相互作用规则，在宏观上产生稳定的集体行为，这种现象对后来神经网络的理论产生了深远的影响。Ising模型的启示在于其展示了系统如何通过局部的相互作用实现全局的稳定状态，这与神经网络中的能量最小化过程类似。
霍普菲尔德网络的起源
在1982年，约翰·霍普菲尔德受Ising模型的启发，提出了霍普菲尔德网络（Hopfield Network），这是一种反馈型神经网络。霍普菲尔德网络不仅受到统计物理学的启发，还基于联想记忆（Associative Memory）的设计，这是一种从统计物理学延伸出来的信息学思维。霍普菲尔德网络可以被看作是一种内容可寻址存储系统（Content-Addressable Memory），其核心思想是通过能量函数描述系统的状态，使得网络可以从部分输入恢复整个存储的信息。这种联想记忆的设计使得霍普菲尔德网络能够通过找到最小能量状态实现信息的检索和存储。通过能量最小化的方式，霍普菲尔德网络能够找到与输入最匹配的稳定状态（即记忆），这一特性使其在早期被用于解决优化和记忆关联问题。
霍普菲尔德网络的能量函数与Ising模型中的哈密顿量类似，通过定义系统的能量函数，网络可以逐步收敛到一个局部最小值，从而实现信息存储和记忆的恢复。这种通过全局稳定状态实现记忆存储的方式，展示了神经网络在处理复杂问题时的潜力。霍普菲尔德因此被誉为现代神经网络理论的重要奠基人之一，并最终因其在集体行为与神经计算领域的贡献获得了诺贝尔物理学奖。
玻尔兹曼机的演进
在霍普菲尔德网络的基础上，Geoffrey Hinton与Terry Sejnowski在1985年提出了玻尔兹曼机（Boltzmann Machine），其设计灵感同样来自于统计物理，特别是玻尔兹曼分布。玻尔兹曼机是一种随机神经网络，通过引入随机性，能够更好地探索能量函数的状态空间，从而找到全局最优解。
与此同时，Hinton还推动了反向传播算法（Backpropagation, BP）的发展，这一算法由David Rumelhart与Hinton等人于1986年推广开来，极大地推动了深度学习的进展。反向传播通过计算误差的梯度并将其传播回网络各层，使深层网络的权重得以逐步调整，从而有效解决了多层网络的训练问题。
除了玻尔兹曼机，Hinton还在全连接神经网络（Fully Connected Neural Networks） 的设计上发挥了重要作用，这种网络结构使得神经网络可以通过大量的连接来捕捉复杂的数据特征。玻尔兹曼机与反向传播算法的结合使得神经网络具备了强大的学习能力，特别是在高维数据的表示学习中。
这些关键技术的发展成为Hinton获得图灵奖的重要基础。玻尔兹曼机的生成能力、BP算法的梯度传播机制，以及全连接网络的设计共同为深度学习奠定了理论和实践基础。这些技术突破最终促成了深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的广泛应用，也为现代人工智能的大发展铺平了道路。
玻尔兹曼机的主要特点是节点之间存在双向连接，且这些连接可以形成闭环，使得网络能够通过能量函数来描述不同状态的概率分布。通过不断调整连接权重，玻尔兹曼机可以学习到数据的分布，并进行生成式建模，这使得玻尔兹曼机成为一种生成式模型，不仅可以用于分类任务，还可以用于生成新样本。
玻尔兹曼机的训练过程使用一种称为随机梯度下降的对比散度（Contrastive Divergence, CD） 的方法来近似最优化能量函数，使得网络能够有效学习到输入数据的分布。然而，由于玻尔兹曼机需要对网络的所有可能状态进行采样，这种训练方法非常耗费计算资源，并且难以扩展到较大的网络。
为了应对这些挑战，Hinton等人进一步发展了受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）。RBM是一种简化版本的玻尔兹曼机，限制了节点之间的连接方式，即只有相邻层之间存在连接，而同一层内没有连接。这种结构显著降低了计算复杂度，使得RBM更易于训练。RBM被广泛用于构建深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN），这是早期深度学习网络的一种形式，能够通过逐层预训练的方式逐渐学习到数据的高阶特征表示。这一预训练策略有效解决了深度网络在训练中面临的梯度消失问题，为深度学习的发展铺平了道路。
玻尔兹曼机对Hinton深度学习的影响
玻尔兹曼机及其变种的重要性不仅在于它们本身的生成能力，还在于它们为深度学习提供了有效的预训练方法。在20世纪90年代至2000年代初，训练深度神经网络的主要挑战是缺乏足够的计算资源和数据，同时存在梯度消失的问题。Hinton通过RBM和DBN提出的逐层贪婪训练（Layer-wise Greedy Training） 策略，使得深度网络的训练成为可能，即先无监督地预训练每一层，然后再通过监督学习进行全局微调。这一策略在一定程度上缓解了梯度消失的问题，也为后来深度卷积神经网络的成功提供了重要的理论基础。
深度学习的突破：ImageNet与现代AI
在玻尔兹曼机和深度信念网络的基础上，Hinton与他的团队在2012年提出了深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），并在ImageNet竞赛中取得了突破性的成功。ImageNet项目的成功标志着深度学习在计算机视觉中的巨大进步，极大地推动了人工智能的发展。
Hinton团队的深度卷积神经网络使用了多个关键创新，如ReLU激活函数、Dropout正则化以及GPU加速，这些技术显著提高了网络的训练效率和泛化能力。在ImageNet竞赛中的成功，证明了通过深度学习方法可以在大型数据集上自动学习有效的特征，从而实现比传统方法更好的性能。这一成功使得深度学习迅速成为计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域的主流方法。Hinton因此被誉为深度学习领域的奠基人之一，并因其在人工智能领域的开创性工作获得了诺贝尔物理学奖。
从深度学习到现代AI大发展
随着计算能力和数据量的增加，深度学习逐渐走向了更多的应用场景，并催生了生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等新型生成式模型。这些模型的出现使得人工智能系统具备了更强的生成能力和更广泛的应用前景。
霍普菲尔德网络中的联想记忆设计为后续的神经网络模型，特别是大型语言模型（LLM），提供了理论基础。这些模型的内容可寻址存储思想被进一步发展为注意力机制（Attention Mechanism），用于在训练过程中对输入数据的不同部分进行加权选择，使得模型能够有效地从海量数据中获取相关信息。注意力机制的提出极大地增强了大型语言模型的理解和生成能力，促成了如GPT-3和ChatGPT等基于Transformer架构的突破性成果。
现代AI的发展也受益于深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的普及，使得研究人员和工程师能够更便捷地开发和部署深度学习模型。此外，深度学习与强化学习的结合，如AlphaGo的成功，也展示了AI在复杂决策任务中的巨大潜力。这些技术的发展不仅继承了霍普菲尔德和Hinton的早期贡献，还在神经网络的计算能力和应用领域上实现了质的飞跃，推动了人工智能从理论走向实际应用的全面进步。
小结
从Ising模型的集体现象，到霍普菲尔德网络的记忆存储，再到玻尔兹曼机的随机性和生成能力，直至Hinton的深度卷积神经网络和ImageNet的成功，神经网络的发展经历了一系列重要的演进。霍普菲尔德的研究方向更偏向于生物物理学和计算神经科学，他在自己的学术生涯中根据兴趣进行了多次转换，从生物分子机制的研究到神经网络的理论构建。他在提出霍普菲尔德网络时，融合了生物学中的联想记忆概念和统计物理学中的能量最小化理论，为人工神经网络的设计奠定了坚实的基础。
玻尔兹曼机通过引入概率模型和无监督学习，为深度学习提供了新的方法论，尤其是为训练深度网络提供了有效的预训练手段。而Hinton在ImageNet竞赛中的成功，奠定了深度学习在人工智能领域的核心地位，使得这一技术得以广泛应用于视觉、语音等多个领域，从而推动了人工智能的全面发展。Hinton专注于机器学习和人工智能领域，凭借几十年来在神经网络特别是深度学习领域的持续贡献，包括反向传播算法、玻尔兹曼机、深度置信网络、ReLU激活函数、Dropout正则化等，2018年获得了图灵奖。
霍普菲尔德和Hinton因其在信息科学与物理学的交叉领域中的突出贡献，共同获得了诺贝尔物理学奖，这一事件具有深刻的哲学意义。它表明科学的进步越来越依赖于跨学科的贡献，尤其是像Hinton这样的人物，其研究虽然主要集中于机器学习和人工智能，与物理学领域没有直接的关系，但因为其理论和技术源流与物理学交汇，最终对人类科学做出了重要贡献。这种交叉领域的认可标志着基础科学不再局限于传统的学科边界，而是通过多学科的融合与互动推动整体科学的进步。信息科学的理论与方法对物理学的反哺，进一步巩固了信息科学在基础科学中的重要地位。
这一点其实在毛泽东同志的《实践论》中早就指出，实践是认识的源泉，实践催生认识，认识指导实践，这样的循环是人类探索发现新世界的底层逻辑。这一哲学观点也恰好呼应了霍普菲尔德和Hinton的学术历程：他们的研究不仅源自对物理和生物学等基础学科的深入理解，同时又通过实践推动了人工智能领域的巨大进展。从霍普菲尔德网络的联想记忆到Hinton在深度学习中的突破，每一步都是对实践与认识的紧密结合。这种跨学科的互动与不断实践，最终推动了信息科学和物理学的相互交融，奠定了现代人工智能的基础。这种科学探索的过程体现了实践与理论相辅相成的哲学思想，正是这种循环推动了人类科学的不断前行。
这和2016年将诺贝尔文学奖授予鲍勃·迪伦不同。鲍勃·迪伦的获奖体现了音乐和文学之间的天然融合，音乐的歌词表达和文学的叙事美学在他的创作中交汇，展示了艺术不同形式之间的同源性。然而，霍普菲尔德和Hinton获得诺贝尔物理学奖则是科学跨学科融合的一个范例，这种跨领域的贡献在于科学家们从统计物理学、生物物理学、计算神经科学到人工智能的多次跨越，通过不同学科的交叉互补，推动了新的科学前沿。物理学与信息科学之间的相互借鉴与融合，不同于艺术领域的自然融合，而是源自对科学本质的深刻理解与创新应用。这种跨域的科学贡献，体现了人类在知识探索中不断突破学科界限的勇气和智慧。
还记得二十多年前，我坐在大学毕业设计的那个教室里，导师充满激情地向我们描述他的梦想：如何通过BP算法的基本思路，实现自动化单片机程序生成。他的眼中闪烁着理想的光芒，言语间充满了对未来的坚定信念。甚至在深夜，他还会追到我们的寝室，继续与我们分享他对技术的憧憬和愿景。这些梦想曾经看似遥不可及，但如今已成现实。这条路走来并不平坦，充满曲折和挑战，但也正是这种不断跨越学科边界、勇于探索的精神，推动了人类在科技领域的不断进步。这不仅是个人的成长，也是整个科学事业不断向前迈进的生动缩影。
参考论文： DOI:10.1145/3065386
Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities
原文链接 刚刚看到hinton和阳和平还是亲戚, 都是布尔的后代( 对,就是我们在键盘上经常敲的那个bool),这个家族真是精英辈出 Geoffrey Hinton 的获奖感言："我也想感谢我的学生们。 我非常幸运，有许多比我还聪明的学生，他们真正让事情运转起来了。 他们后来都取得了很大的成就。 我尤其为其中一位学生解雇了萨姆·奥特曼感到自豪。"
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开始以为是恶搞的， 现在看好像是真的？？？ 四角池 发表于 2024-10-9 18:46
Geoffrey Hinton 的获奖感言："我也想感谢我的学生们。 我非常幸运，有许多比我还聪明的学生，他们真正让事 ...
奥特曼主控之后，OpenAI的疲态尽显，最新的o1和canvas，都更像是应用级的改良；虽然并不难用，但都是产品经理级的创新。江郎才尽的感觉扑面而来，为人类实现AGI的目标感觉已经渐行渐远。 xiejin77 发表于 2024-10-10 09:55
奥特曼主控之后，OpenAI的疲态尽显，最新的o1和canvas，都更像是应用级的改良；虽然并不难用，但都是产品 ...
还是这哥们儿外行指导内行,加速主义和利他主义的矛盾...
他还是做个投资人比较合适, 而且是个超级能吹的。。。
他甚至有一个计划要盖7个芯片厂， 准备几万亿美元， 把台积电的人也吓傻了。。
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