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    諾貝爾獎與AI時代

    2025-02-24 00:00:00神們自己
    中學(xué)生天地(A版) 2025年1期
    關(guān)鍵詞:爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量

    神們自己

    科普作家,著有《貓、愛因斯坦和密碼學(xué):我也能看懂的量子通信》《機器新腦》

    2016年,當(dāng)Alpha Go戰(zhàn)勝世界頂級圍棋選手李世石時,我第一次意識到人工智能(AI)時代的到來。于是,我創(chuàng)作了《機器新腦:人工智能將如何進(jìn)化》一書。在該書前言中,我引用了AI研究先驅(qū)杰克·施瓦茨的話:“創(chuàng)造超級人工智能所需的技術(shù),可能需要數(shù)百個諾貝爾獎作為墊腳石?!?/p>

    然而,AI的發(fā)展速度遠(yuǎn)比我想象的更快。短短幾年時間,Chat GPT引領(lǐng)的大模型技術(shù)就橫空出世,成了人們?nèi)粘I詈凸ぷ鞯闹匾帧?024年,杰克·施瓦茨的預(yù)言成為現(xiàn)實:備受關(guān)注的諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎都頒發(fā)給了在AI領(lǐng)域做出重要貢獻(xiàn)的科學(xué)家,心甘情愿地當(dāng)起了人工智能的“墊腳石”。人工智能明明是計算機領(lǐng)域的,但如果你細(xì)看2024年諾貝爾物理學(xué)獎給約翰·霍普菲爾德和杰弗里·辛頓兩位科學(xué)家的頒獎理由,就會發(fā)現(xiàn)其實一點也不違和。

    霍普菲爾德原本是一名物理學(xué)家,在機緣巧合下,他加入一個心理學(xué)家和生物學(xué)家組成的研究團隊,專門研究“思想究竟如何從大腦中產(chǎn)生”的課題。他在1982年發(fā)明了“霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,首次成功模擬了人類大腦的記憶機制。

    霍普菲爾德發(fā)現(xiàn),如果不斷迭代更新神經(jīng)元的參數(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終會收斂到一個穩(wěn)定的狀態(tài)。他借鑒了物理學(xué)中的類似概念,稱之為“能量最小化”?!澳芰孔钚』痹谖锢硎澜缰须S處可見,就像人們常說的“人往高處走,水往低處流”。樹上的蘋果總是掉到地上,而不是飛到天上,因為地球引力使蘋果在地上“躺平”的勢能最小。同樣地,當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處于“能量最小化”狀態(tài)時,意味著它已經(jīng)記住了之前輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù),性能達(dá)到最佳狀態(tài)。

    霍普菲爾德用圖片訓(xùn)練這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由于受當(dāng)時算力的限制,訓(xùn)練用的圖片只是黑白方塊組成的九宮格。如果用0代表白、1代表黑,一張圖片就是9個數(shù)字組成的矩陣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練穩(wěn)定之后,達(dá)到“能量最小化”狀態(tài),此時挑一張訓(xùn)練圖片稍加修改,比如把一個黑方塊改成白方塊,再輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它的輸出竟是修改之前的原圖!這證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人一樣有了記憶能力,能夠“記住”圖片,并“聯(lián)想”到最接近的數(shù)據(jù)。

    如今的人工智能當(dāng)然比“霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”復(fù)雜很多,但本質(zhì)是一樣的:所謂“AI訓(xùn)練”,就是將海量數(shù)據(jù)輸入模型,通過不斷地修正和更新,直到模型“收斂”——也就是達(dá)到“能量最小化”狀態(tài)??梢哉f,AI的底層原理和物理學(xué)思想有著異曲同工之妙。

    如果說霍普菲爾德堪稱人工智能科學(xué)的祖師爺,那么杰弗里·辛頓就是現(xiàn)代生成式人工智能的奠基人?!盎羝辗茽柕律窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)”雖然能記住數(shù)據(jù),但無法生成新的數(shù)據(jù)。而現(xiàn)代生成式AI,如Chat GPT這樣的大模型,卻能根據(jù)用戶的問題“隨機應(yīng)變”,生成互聯(lián)網(wǎng)上搜不到的全新內(nèi)容。這一能力源于辛頓提出的“波爾茲曼機”。

    物理學(xué)中,波爾茲曼分布描述了在一個由大量粒子組成的熱力學(xué)系統(tǒng)中,粒子處于某個能量狀態(tài)的概率和溫度的關(guān)系。比如由無數(shù)分子組成的空氣,當(dāng)溫度較低時,大多數(shù)的分子運動緩慢,少量分子能獲得高動能;當(dāng)溫度升高時,分子平均運動速度更快,更多的分子能獲得高動能。波爾茲曼分布能定量計算出在某個溫度下,到底有多少比例的分子具備多少份額的能量。

    如果物理世界的大量粒子遵循波爾茲曼分布規(guī)律,那么一個大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元也遵循著類似規(guī)律嗎?于是,辛頓借(照)鑒(抄)了波爾茲曼分布公式,他把能量E替換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù),用溫度T來控制隨機性。訓(xùn)練初期,他使用高溫讓系統(tǒng)更隨機,可以廣泛探索狀態(tài)空間。隨著訓(xùn)練趨于穩(wěn)定,他逐漸降溫讓系統(tǒng)來到低能量狀態(tài)。這個降溫的辦法使模型更容易收斂到最佳參數(shù)。從此,深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問題得到了解決,AI深度學(xué)習(xí)迎來了復(fù)興。幾乎所有現(xiàn)代AI都和辛頓的“波爾茲曼機”一樣,使用概率分布來控制模型的隨機化輸出。所以你問Chat GPT同一個問題,它每次的答案都不太一樣。

    人工智能不僅僅是計算機編程,而是融合了物理學(xué)、數(shù)學(xué)、腦神經(jīng)科學(xué)等多個領(lǐng)域的交叉學(xué)科。在大模型崛起之后,通用人工智能很可能在幾年之內(nèi)就會問世,而出現(xiàn)在科幻電影中的“超級人工智能”也不再是可望而不可即的幻想。

    2024年7月,某研究機構(gòu)用全套高考真題測試7種AI,其中文科最高成績546分,已達(dá)一本分?jǐn)?shù)線,理科最高成績468分,達(dá)到二本分?jǐn)?shù)線。等你參加高考時,AI很可能已經(jīng)具備大學(xué)本科生甚至研究生的智力水平了!未來需要的人才,不是只會解題的“做題家”,而是會提出問題、創(chuàng)造需求、為AI技術(shù)找到應(yīng)用場景的人。

    怎樣與加速進(jìn)化的AI共存發(fā)展?這是未來的你需要持續(xù)思考的問題。

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