“AI（人工智能）教父”、神经网络领域大牛获诺贝尔物理学奖。

美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）

当地时间10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明”。获奖者将共享1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。

诺贝尔奖评奖委员会表示：“今年物理学奖得主取得的突破建立在物理科学的基础上。他们为我们展示了一种全新的方式，让我们能够利用计算机来帮助和指导我们，应对社会面临的许多挑战。”

从20世纪80年代开始，两位获奖者就在人工神经网络方面开展了重要工作。其中，霍普菲尔德是一名物理学家，提出了日后被称为“霍普菲尔德网络”的一种新的神经网络模型，振奋了该领域的研究。

另一边，辛顿的名声或许更加响亮一些。他是卷积神经网络理论的领军人物，也被视为由ChatGPT掀起的本轮AI技术跃进背后的奠基性科学家，被誉为“AI教父”。

辛顿出生于1947年，经历了复杂的求学经历，随后开始潜心研究神经网络。他与其他两位作者一同在1986年发表了一篇题为《通过反向传播误差来学习》（Learning representations by back-propagating errors）的论文。在这篇奠定了深度学习理论核心的论文中，三位科学家将反向传播算法应用于多层神经网络，并且证明了这种方法对机器学习行之有效。

随后，辛顿在卡内基梅隆大学任教五年，后来成为加拿大高等研究院的研究员，并进入多伦多大学计算机科学系任教。辛顿在2013年加入谷歌。因其在深度学习方面的贡献，他与约书亚·本希奥和杨立昆被一同称为“深度学习三巨头”，三人在2018年被授予了图灵奖。

2023年5月，辛顿从谷歌离职。自那以后，他持续公开呼吁谨慎对待AI技术，成为旨在引导AI系统、使其行为符合设计者利益和预期目标的“AI对齐派”的代表。目前，辛顿是英国皇家学会会士，也是美国国家工程学院和美国艺术与科学学院的外籍会员。

在数十年的研究生涯中，辛顿可以称得上是“桃李满天下”。例如，在去年年末那场受到全球瞩目的OpenAI“政变风云”中，被猜测发现“超级智能”突破、试图解雇公司CEO的OpenAI前首席科学家伊尔亚·苏茨克韦（Ilya Sutskever）正是辛顿最得意的弟子之一。

今年5月，苏茨克韦从OpenAI离职，并在一个月后宣布成立新公司SSI（Safe Superintelligence Inc，安全超级智能），表示新公司将致力于追求安全超级智能。

而在辛顿这边，自从离开谷歌后，他也在一向旗帜鲜明地宣扬“AI威胁论”。在去年离职后不久，辛顿便在X（原推特）平台上发文表示，他离开谷歌就是为了可以“公开地谈论AI的危险”。

随后，辛顿在一场采访中直言，他开始对自己一生从事的工作感到有些后悔：“我用平常的借口来安慰自己：就算我没做，别人也会做的......很难想象，你能如何阻止坏人利用它（AI）来做坏事。”

今年3月，辛顿在接受外媒采访时又一次详细阐述了自己的观点。他表示，自己在2023年4月与作为上司的谷歌首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）展开过讨论，称AI有可能带来事关人类生存的危机；迪恩希望能挽留他留在谷歌研究AI的安全对策，但为了不受公司利益限制，辛顿还是选择了离开。

辛顿认为，AI的危险之处在于，其真的有可能采用对人类有害的手段来实现被设定的目标，并且AI之间还可能会在未来出现竞争关系：“面对通过竞争变得更聪明的AI，我们人类将会落后。很多人主张，要防止AI失控，只要关掉电源开关即可。但超越人类智慧的AI可以用语言操纵我们，或许会试图说服我们不要关掉开关。”

在采访中，辛顿还表达了对学生苏茨克韦的支持，称从OpenAI的“政变”大戏中可以看出，比起安全性，组织往往会更重视AI创造的利益。

（原题：《获诺贝尔物理学奖的AI教父辛顿：曾在谷歌工作十年，提醒AI或威胁人类生存》）