2024诺贝尔物理奖解读：人工神经网络与玻尔兹曼机

老千和他的朋友们 · 公众号 · 科技创业科技自媒体 · 2024-10-10 08:47

主要观点总结

本文介绍了2024年诺贝尔物理学奖得主John Hopfield和Geoffrey Hinton的工作，他们因在人工神经网络机器学习方面的开创性发现和发明而获奖。文章详细阐述了他们的研究成果如何为当今强大的机器学习奠定基础，包括John Hopfield创造的联想记忆方法和Geoffrey Hinton的玻尔兹曼机器。这些技术帮助实现了人工智能中的许多关键突破，如图像识别、自然语言处理等。文章还提到物理学在机器学习领域的应用，以及机器学习在物理学中的反哺作用。

关键观点总结

关键观点1: John Hopfield和Geoffrey Hinton因在人工神经网络机器学习方面的开创性贡献而获奖。

他们的工作为当今强大的机器学习奠定了基础，包括创建能够存储和重建信息的网络结构，以及开发能够发现数据属性的独立方法等。

关键观点2: John Hopfield提出了联想记忆方法，这种方法利用网络动力学来存储和重建模式。

他的工作通过模拟大脑神经网络的功能，实现了信息的高效处理和存储。

关键观点3: Geoffrey Hinton开发了玻尔兹曼机器，这是一种基于统计物理学的神经网络模型。

玻尔兹曼机器能够从数据中学习模式，并能够生成新的类似模式。这种机器为机器学习的进一步发展奠定了基础。

关键观点4: 物理学在机器学习领域的应用提供了工具和理论基础。

同时，机器学习也在物理学领域发挥了重要作用，如数据处理、模拟计算等。

关键观点5: 机器学习在今天的许多领域都有广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统等。

随着数据量和计算能力的不断增长，人工智能和机器学习的发展前景广阔。

正文

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在 1980 年代 , 包括今年获奖者的工作在内的几个重要思想的影响下 , 人工神经网络的兴趣再次被唤起。

自然和人工神经元 （左图）：大脑的神经网络由生活细胞神经元构建而成 , 具有先进的内部机械。它们可以通过突触相互发送信号。当我们学习新事物时 , 某些神经元之间的连接会变得更强 , 而其他连接则会变弱。

人工神经网络由带有编码值的节点构建而成 （右图）。这些节点相互连接 , 当网络经过训练时 , 同时激活的节点之间的连接会变得更强 , 否则连接会变弱。

联想记忆

想象一下 , 你正试图记住一个很少使用的不太常见的词 , 比如电影院和讲堂里常见的那种倾斜的地板。你在记忆中搜索。好像是 ramp... 也许是 rad...ial? 不 , 不是那个。是 rake, 对了 !

这种通过搜索相似的词来找到正确词的过程 , 让人联想到物理学家 John Hopfield 在 1982 年发现的联想记忆。 Hopfield 网络可以存储模式 , 并有一种重建它们的方法。当网络被给予一个不完整或略有失真的模式时 , 该方法可以找到最相似的存储模式。

Hopfield 之前利用他在物理学方面的背景探索了分子生物学中的理论问题。当他受邀参加一个关于神经科学的会议时 , 他接触到了关于大脑结构的研究。他对所学到的内容感到着迷 , 并开始思考简单神经网络的动力学。 当神经元协同工作时 , 它们可以产生新的强大特性 , 这对只看网络单独组件的人来说是不明显的。

1980 年 , Hopfield 离开了普林斯顿大学 , 在那里他的研究兴趣已经超出了物理学同事的研究范围 , 并跨越大陆搬了家。他接受了加州理工学院 (Caltech) 在南加州帕萨迪纳的化学和生物学教授职位。在那里 , 他可以使用免费的计算机资源进行实验和发展他关于神经网络的想法。

然而 , 他并没有放弃自己在物理学方面的基础 , 在那里他找到了灵感 , 了解到由许多小组件协同工作而产生新的有趣现象。他特别从学习磁性材料的特性中获益 , 这些特性归功于它们的原子自旋 —— 这是一种使每个原子成为微小磁铁的属性。 相邻原子的自旋会相互影响 , 这可以使具有相同方向自旋的区域形成 。他能够使用描述材料在自旋相互影响下发展的物理学 , 建立一个由节点和连接组成的模型网络。