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亚星游戏官网-yaxin222  四级军士长

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发表于 2024-10-10 18:07:45 |显示全部楼层
一觉醒来,学物理和搞AI的都懵了!

拿下今年诺贝尔物理学奖的竟然是两位AI大牛,其中一位还是公认的AI教父。

此次诺贝尔物理学奖垂青AI,基本上无人押中,不少人预测的凝聚态物理领域,最终还是错付了。

就连获奖者之一的Geoffrey E. Hinton都在接到电话后感慨:“太意外了!我甚至一度怀疑是诈骗电话。”

那么AI究竟配不配这个诺贝尔物理学奖?

先说结论,物理学与AI之间的桥梁早已架起,年初那场由Sora引发的“世界模型”争议,正是物理AI的一种里程碑式的应用。

可惜Sora的想法太过理想,OpenAI大概也没搞出Sora的完全体,一直隐身没有公开,但科技巨头们对于AI在物理学的研究并没有停下来。

例如在今年Computex 2024上,英伟达CEO黄仁勋就给出了一个预测——AI下一波浪潮就是物理AI(实体AI)

既然AI都变成了一个实体,那总该是物理学吧。

AI和物理,有何关系?
在谈物理AI前,让大家再来聊一聊AI获奖这件事。

官方给出的说明是,约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)创造了一种可以存储和重构信息的结构。杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)发明了一种可以独立发现数据属性的方法,这种方法对于现在使用的大型人工神经网络非常重要。因此颁奖以表彰“利用人工神经网络进行机器学习的基础发现和发明”。

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这么看可能比较难懂,让大家换个角度来说明一下。

从逻辑的角度来说,瑞典皇家科学院认为机器学习可以作为研究物理世界的一种工具,由此可以衍生出一些应用,而不是简单理解成“机器学习=物理研究”。

按这种说法类比一下,去年拿下诺贝尔物理学奖的“阿秒激光”其实同样也是研究物理(特指物质电子动力学)的一种工具。

不过阿秒激光听上去就跟物理学有关系,而机器学习更像是一种“玄学”,这才导致了今年AI获奖的争议声音这么大。

那么从原理的角度来说,AI与物理学也不是完全没有关系。

机器学习之所以能产生智能,这其实是一种“涌现(emergence)”现象。

广义的“涌现”指的是许多小的个体相互作用后产生了大的整体,而这个整体展现了构成它的个体所不具备的新特性的现象,也就是俗称的“量变引起质变”。

在物理学等领域,涌现现象已经被谈论了很长时间,凝聚态物理学一大特点就是阐明微观结构与物理性质的关系。

而在大模型出现后,科学家们同样观察到涌现现象,因此把AI划分成无生命的物理学也算说得通。

AI最大的想象力,是进入物理世界
当然,目前发布的大模型与涌现现象之间的联系还是过于牵强,其能力主要依靠的是已有的常识体系,也就是训练语料库。

而Sora模型的发布,让人们看到了AGI的多模态能力——在经过更大规模、更通用的训练后,下一代模型将具备更复杂、更多层次的逻辑推理能力,这种模型甚至可以帮助人类解决复杂问题,而这正是一群AI大牛所追求的“世界模型”。

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除了OpenAI以外,英伟达、Meta都是“世界模型”的力挺者。

黄仁勋在今年多次站台宣传物理AI,英伟达高级研究科学家 Jim Fan断言Sora是一个数据驱动的物理引擎,而Meta也是在今年推出新研究OpenEQA以及新架构V-JEPA,希翼让AI Agent可以理解物理世界,从而成为真正的世界模型。

当然,世界模拟器并不是那么容易就能做出来,AI大佬们内部也分成各类流派。

例如图灵巨头LeCun就不认为Sora所代表的生成式技术可以理解物理世界,而黄仁勋则觉得机器人才是物理AI。

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到了李飞飞这边,他们最近刚成立的创业企业,又将“空间智能AI”定为了主攻方向。

可以说,各家在追求“世界模型”这条路上,都走了不同的技术路线。

结语
黄仁勋有句话说得好:“当前许多AI系统尚未真正理解物理定律,也无法以物质世界为基础进行深度学习。”

但这些系统的发展又都指向了同一个趋势,那就是未来的AI会越来越多地参与到物理世界中。

至于怎么去实现,那都是后话。

回到“AI拿下诺贝尔物理学奖”这件事上来看,瑞典皇家科学院像是找到了一个“流量密码”,在激烈的讨论过后,无形间给“世界模型”打个广告

另一方面,瑞典皇家科学院也给物理学界打了“预防针”,万一哪天AI真的可以模拟真实物理世界,那岂不是一件比AI得奖更震撼的事情。

来源:36kr

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