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诺贝尔物理学奖“爆冷” 知乎答主科普:AI其实是统计物理
2024-10-09 16:15:39  作者:cici 编辑:cici     评论(0)点击可以复制本篇文章的标题和链接

“物理学不存在了,杨冬惊出了一身冷汗”“中科院物理所直播给嘉宾干沉默了,紧急呼唤计算机系同事”“2024年诺贝尔文学奖应该给Open AI”“这都是诺贝尔不设数学奖的锅”……

10月8日晚,瑞典皇家科学院将2024年诺贝尔物理学奖授予John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton,以表彰他们利用人工神经网络实现机器学习的奠基性发现和发明。随着诺奖“爆冷”颁给AI,知乎上出现了各种讨论,正经科普和幽默解读齐飞,成为整个互联网“科学吃瓜”的策源地。

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诺奖话题吸引了众多“吃瓜群众”,源于诺贝尔物理学奖“爆冷”授予AI本身制造出的反差感,这几乎不在科学界的预测之内。获奖者本人Geoffrey E. Hinton在得知拿奖后的第一反应是“完全没有想到”,有知乎答主注意到中科院物理所的直播间在结果公布时“直接给干沉默了”。还有知友表示,追问“知乎直答”时被告知,机器学习通常被认为属于计算机科学和统计学的领域,不是传统意义上的物理学分支。

事实上,此前曾连续两年准确预测了诺贝尔生理学或医学奖方向的知乎答主、科普作家“极萨学院冷哲”在预测今年获奖方向时,将CRISPR(基因编辑)和AI(人工智能)预测为冷门,“AI对生命科学影响太大,唯一的问题是能否破例,以及颁给谁”,但其将AI获奖预测的是诺贝尔生理学或医学奖,不在物理学范畴之内。

“2024 诺贝尔物理学奖授予人工神经网络机器学习,为什么会颁给 AI 领域?”,对于最擅长的科普问题,知乎上的专业答主展开了热烈讨论。知乎答主、计算机软件从业者“SIY.Z”认为,Geoffrey Hinton开发的神经网络“玻尔兹曼机”的历史地位一直被低估了,正是其引导了“用统计物理构建机器学习模型”“深度神经网络的高效训练”“生成模型”AI的发展,这为如今强大的机器学习奠定了基础。

也有科研人员持不同意见。知乎答主、中国科学院紫金山天文台天文学博士在读生“拉格朗日L2”直言“不否认机器学习有用,但是作用被夸大了,不能说有帮助就颁个物理学奖吧”,知乎答主“杂然赋流形丶”则以往年诺贝尔物理学获奖方向做了九宫格表情包,用以调侃历史上物理学奖“错乱颁奖”的情况。

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在讨论、造梗的同时,知友们也从各种角度对两位获奖者John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton进行着科普:Geoffrey Hinton是诺贝尔物理学奖和图灵奖的首个双料获得者,其曾在谷歌工作了近十年时间,其学生和后辈如今遍布整个AI学术界和工业界;John J. Hopfield的父母均为物理学家,他的职业生涯早期曾在贝尔实验室工作,这一代表着20世纪科学与技术的象征的科学研究机构。

知乎聚集着大量科研人群、专业学者、科普作家等,每一年的诺贝尔颁奖季他们都对各奖项进行了充分的讨论、预测和科普,因此知乎也享有“诺奖第二现场”的美称。而在今年,当诺贝尔物理学奖授予AI后,众多答主的热烈讨论、观点激辩和热梗制造,让知乎成为了围观诺奖最具吸引力的平台。

 

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