2024年諾貝爾物理學獎頒發給約翰·J·霍普菲爾德及傑弗瑞·E·辛頓，以表彰他們在推動人工神經網路機器學習領域中的基礎性發現與發明。
對於今年的頒獎結果，OT確實感到有些驚訝，因為諾貝爾物理學獎歷來多數是表彰基礎物理的重大發現，而類神經網路則偏向於工程應用。將物理學應用於類神經網路的過程，對OT來說這樣的關聯有些牽強，彷彿是因應近年來人工智慧風潮而頒發的獎項。
首先，我們必須探討「人工智慧」是否應該被視為一門「科學」。科學的核心在於相同條件下進行相同的步驟能夠得到一致的結果，即具備可驗證性。然而，目前的人工智慧並不完全符合這一標準，甚至許多AI系統的結果生成過程無法完全被重複驗證。雖然隨著大數據的發展，AI在圖像識別和語音識別領域取得了巨大進展，但從科學方法的角度來看，AI尤其是基於深度學習的系統仍然面臨兩大挑戰：
- 可重現性問題：人工智慧，尤其是深度神經網路，依賴於大量數據的訓練，結果往往受到初始條件、隨機因素及數據集特徵的影響。即使使用相同的神經網路架構，不同的訓練過程可能導致不同的結果。這與科學實驗中所要求的重複性並不一致，因此許多批評者認為，這樣的技術難以符合傳統意義上的「科學」。
- 不可解釋性問題：當前的深度學習模型大多是「黑箱」過程，難以清楚解釋其內部如何產生特定結果。這導致我們無法輕易追蹤模型的決策邏輯，進而影響結果的可信度。這一點在醫療診斷或司法系統等應用中尤為引發關注，因為結果的可解釋性對這些領域至關重要。
儘管如此，人工智慧領域仍然結合了許多科學知識，如概率統計、優化算法、信息理論等，這些無疑都是基於嚴格的數學基礎。尤其在影像識別和語音識別等應用中，隨著大數據的擴展，AI模型已能在大規模測試中產生穩定的一致結果。但OT認為這些應用更多依賴數學模型和大數據的輔助，而非基於物理學的核心發現。
OT的想法是將類神經網路與物理學聯繫在一起可能有些牽強。從今年的諾貝爾物理學獎背景資料來看，獎項確實試圖將人工神經網路與物理學中的概念（如自旋模型和能量景觀）進行對比和聯繫。這種聯繫在科學上並非毫無根據，因為神經網路的數學模型與統計物理中的某些模型（如玻爾茲曼機和自旋理論）確實有相似之處。像約翰·霍普菲爾德這樣的物理學家，對這些領域也做出了重要貢獻。然而，這樣的關聯在當前AI熱潮的背景下，可能更多是對於AI技術廣泛應用的認可，也可能在未來有助於解決上述提到的「可重現性問題」以及「不可解釋性問題」。諾貝爾委員會或許希望通過頒發這個獎項，承認AI技術對現代社會的巨大貢獻。
如果真是如此，那麼這個獎項一方面反映了神經網路在物理學中的根源和應用，另一方面也象徵著對當前AI技術的認可。畢竟，這些技術已經深刻改變了我們的生活與科學發展。讓我們一起來仔細閱讀諾貝爾委員會如何詮釋今年的物理學獎。
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| 本圖來自：諾貝爾獎官方網站 |
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