2024諾貝爾獎在8日傍晚公布物理獎，由美國科學家霍普菲爾（John J. Hopfield）和加拿大認知心理學家辛頓（Geoffrey E. Hinton）共享殊榮，以表彰他們使用統計物理學的模型，發展出方法，讓人工神經網路能用於機器學習，帶來突破性的研究與應用。
「他們為我們展示一種全新的電腦使用方式！」諾貝爾獎委員會這麼形容兩位得獎者。根據《紐約時報》報導，霍普菲爾和辛頓的發現，幫助電腦能以更接近人類大腦的方式進行學習，並為AI的發展奠定基礎。
官方：得獎人奠定AI發展基礎
根據諾貝爾獎委員會的說法，利用人工神經網路進行機器學習的能力，能迅速解讀海量數據，並已在科學研究中發揮重要作用，特別是在物理學領域。「霍普菲爾和辛頓的突破，建立在物理科學的基礎上，」諾貝爾獎委員會在X上表示：「他們為我們展示一種全新的電腦使用方式，來幫助和引導我們應對社會面臨的諸多挑戰。」
然而，有「AI教父」之稱的辛頓，還是在記者會上表達對機器學習的擔憂，並指出其將對社會產生極大的影響。「與18世紀的工業革命相當，」他說：「機器不僅在體力上超越人類，也將在智力上超越人類，但我們對於擁有比我們更聰明的事物，是毫無經驗的。」
儘管辛頓表達他的擔憂，卻也分享先進技術將帶來更好的醫療保健，「這些技術將使生產力獲得極大化的提升。雖然我們也必須擔心一些潛在的負面後果，尤其是這些技術失控的威脅。」
辛頓也分享當下得知自己獲獎時的感想。「我完全沒想到會發生這件事，」他說：「我原本還計畫要去做核磁共振掃描（MRI），但可能得先取消了！」
"I'm in a cheap hotel in California which doesn't have a good internet or phone connection. I was going to have an MRI scan today but I'll have to cancel that!"
— The Nobel Prize (@NobelPrize) October 8, 2024
- New physics laureate Geoffrey Hinton speaking at today’s press conference where his #NobelPrize was announced. pic.twitter.com/i7jnucEhFl
兩位得獎者以跨域科學應用研究獲殊榮
根據《紐約時報》報導，辛頓最近才剛從Google研究員及副總裁職位退休，部分原因是，他希望能自由談論AI崛起。
1970年代初期，辛頓身為愛丁堡大學研究生時，就開始研究神經網路，當時很少有研究人員相信這個概念。2019年，他與蒙特利爾大學電腦科學教授本喬（Yoshua Bengio）、Meta首席AI科學家樂昆（Yann LeCun），因在神經網路方面的研究，而獲得圖靈獎（Turing Award），這個獎項被外界稱為「電腦領域的諾貝爾獎」。
另一位得獎者霍普菲爾，是美國普林斯頓大學的名譽教授，因電腦科學、生物學和物理學領域的開創性發現而聞名。
1980年代，霍普菲爾的研究重點，放在「大腦的運作如何啟發機器保存和重現」的模式。1982年，他開發一個「描述大腦如何回憶記憶的神經網路模型」，這一模型現被稱為霍普菲爾德網路（Hopfield Network），可以讓機器使用人工神經網路來儲存記憶。同時，也是這次獲獎的突破性研究基礎之一。
國內專家學者怎麼看？
台灣科技媒體中心8日晚上舉辦線上記者會，邀請兩位專家說明人工神經網路研究的重要性。
國立清華大學物理學系特聘教授林秀豪說明，這次得獎看似屬於電腦科學領域，但得獎者之一的霍普菲爾是物理學家，他參考統計物理學的理論，模擬人腦中的神經細胞連結，提出原始的人工神經網路，藉由神經元間的連結變強或變弱，達到學習與記憶的功能。他也指出另一位得獎者辛頓的工作，是將霍普菲爾的神經網路進一步發展，結合統計物理與資訊科學的技術，建構出能處理複雜資訊的人工神經網路，是現在AI技術的基石。
當被問及霍普菲爾與台灣的淵源，林秀豪分享自己曾與霍普菲爾互通電子郵件；霍普菲爾是林秀豪擔任博士後時，指導教授的指導教授。「在電子郵件中，我可以感受到，霍普菲爾對基本問題有很深刻的理解，也很有興趣跟不同領域的人，討論不容易解釋清楚的概念，」林秀豪說。
東海大學應用物理學系教授施奇廷則說，辛頓十分關心AI造成的爭議，近期也提醒AI領域的研究必須謹慎發展，避免造成傷害。
「這次得獎的研究初衷，是向人腦學習，如同人類腦細胞互相連結，且學習和記憶的過程，會重塑腦細胞之間的連結強度，」施奇廷說：「兩位得獎者根據人腦細胞對外界刺激有不同反應的概念，做出AI模型。」他舉例，停車場的「車牌辨識系統」，就是日常生活中人工神經網路的應用之一。
中興大學資訊工程學系吳俊霖主任表示，這幾年，AI在電腦視覺與自然語言處理，包含大家熟悉的ChatGPT，都源自這兩位得獎學者傑出的研究。「目前，AI在醫學、農業、工業和運動科學上，都正蓬勃發展著，兩位學者的基礎研究，帶來現今與未來的AI時代，」吳俊霖說。
