繼醫學獎之後，今年的諾貝爾物理學獎也終於公佈，由在深度學習科技上有不少貢獻的 John Hopfield 和 Geoffrey Hinton 奪得，他們的研究也是現在生成式 AI 的技術基礎，功不可沒。
John Hopfield 於 1982 年開發了一種網絡，能夠透過識別點之間的值、處理這些值並更新缺失值來保留和重建圖像和其他類型數據中的模式。這種被稱為「Hopfield 網絡」的模型可用於圖像識別、錯誤修正和電腦科學中的最佳化功能。而在 1985 年，Geoffrey Hinton 則在 Hopfield 網絡的基礎上，開發了新模型「Boltzmann 機」，該模型在輸入示例後能夠識別數據中的特徵並用於識別圖像或其他模式中的特定元素，這些研究成為了後來「機器學習」的技術基礎，進而演變成現在相當熱門的生成式 AI。
諾貝爾物理學獎委員會主席 Ellen Moons 表示：「獲獎者的發現和發明構成了機器學習的基石，可以幫助人類做出更快速、更可靠的決策，例如在診斷醫療時。」Hinton 認為，AI 驅動的進步將「堪比工業革命，但不是在體力上超越人類，而是在智力上超越人類」。這可能帶來巨大的社會效益，但也存在「失控的威脅」。
Geoffrey Hinton 曾在 Google 工作十年，去年辭職後，一直有對人工智能技術的風險提出警告。他表示自己是 ChatGPT 的擁躉，但仍然不會完全信任。他說：「我實際上經常使用 GPT-4。每當我想知道任何事情的答案時，我就去問 GPT-4。我不完全信任它，因為它可能會產生幻覺，但在幾乎所有事情上，它都是一個有缺陷的專家，這非常有用。」
來源：Euronews
