诺贝尔奖是对AI的世界级认可

这周看到两个振奋人心的大好消息。一个是2024年诺贝尔物理学奖颁发给了AI技术的两大开拓者霍普菲尔德和辛顿。一个是诺贝尔化学奖也颁给了三位用AI做蛋白质研究的科学家。

我觉得这有标志性的意义，影响深远。
AI for Science代表了未来的一个趋势，可能以后各个科学的突破，都要靠AI来推动。AI会成为人类科学研究的重要工具。



诺奖的颁发再次印证当今AI是真智能
近年来人工智能技术的发展，包括大模型，都构筑在霍普菲尔德和辛顿的研究基础之上。

但他俩都不算传统意义上的物理学家，一位是分子生物学家，一位是计算机科学家，所以奖项一揭晓，很多网友就吵翻天了，他们觉得诺贝尔奖委员会是不是搞错了，计算机科学家拿物理学奖不可思议。
诺奖也给出了一个获奖理由，他们是使用物理学工具训练的人工神经网络，这些方法是当今最强大机器学习的基础，他们的工作让如今的深度神经网络和深度学习得以诞生。
这是对AI产业巨大的鼓舞，可以推动AI产业的进一步发展。
那些怀疑AI不是真智能，认为大模型只是一个随机推理填空机的人，嘴巴可以闭上了。
在神经网络出现之前，人工智能用的传统方法实际上就是人工智障和大量的数据标注、数据提取，而且泛化能力特别有限。我们把它简单地称为小模型。它的能力在某个数据集上表现不错，换了一套数据集可能就很差，且每个模型只能在某一个领域使用，换一个领域就不行。
而神经网络就不一样，它模仿了人脑的生物神经网络，通过一些复杂的学习机制，在训练过程中逐步把能力训成一个黑盒子网络，从而实现自动化的特征学习。泛化能力也强大了很多，且具有通用性。
我们现在最火的大模型就是建立在神经网络和深度学习的基础之上。
它用参数来模拟大脑里神经元的连接，人的大脑大概有860亿左右的神经元，而连接则是有千万亿级别。大模型的参数，可以比拟人脑神经元的连接数量。通过不断的优化这些参数，“大力出奇迹”，智能得以涌现。人工智能从而获得了突破式的发展。



AI发展与安全，要同时兼顾

诺奖颁给AI，首先是对这几年大模型技术发展的巨大肯定，我们同时也要兼顾发展与安全，不要让AI变成脱缰的野马。
辛顿是大模型技术的奠基者，但是他却对人工智能提出了很大的担忧：AI有没有可能威胁到人类的生存和发展？如果任由AI发展，硅基生命是不是会取代碳基生命？

他一直强调要把AI关在笼子里，科技向善。其大弟子，OpenAI首席科学家伊利亚之所以选择离职，也是因为跟奥特曼在如何驾驭AI安全上存在分歧。

在我看来，一方面要让AI成为生产力工具，推动人类社会产生工业革命级别的变革。另外一方面像360这样的安全公司，也要想办法解决AI的安全问题，让AI始终为我所用，变成人类的工具。

只有这样，未来AI的发展才能更加顺利。




关于AI与诺奖，我有四个预言

关于未来的诺贝尔奖，我们也可以大胆预测一下。我有四个预言。

第一，未来几年诺贝尔和平奖可能会授予伊利亚，因为伊利亚号称要解决AI的安全问题，当AI失控并危及人类的时候，谁能够制服AI，谁就能获得诺贝尔和平奖。

第二，ChatGPT或能得诺贝尔文学奖，因为用ChatGPT写的文学著作可能会超越人类的水平。当然用大模型写的文章最多的读者可能是其他大模型，所以诺贝尔文学奖可能会颁给某个大模型。

第三，诺贝尔经济学奖可能会颁给中本聪，就是比特币的发明人，因为比特币产生了数字货币的概念，而且也深刻的改变了世界对金融、货币的认知。

第四，到2035年，可能诺贝尔所有的奖项都只能颁给AI大模型，因为所有的成果都是AI大模型做出来的。

未来10年，世界会被AI深刻改变。



来源：红衣大叔周鸿祎

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