“深度学习之父”Hinton获诺贝尔物理学奖，成首位双料得主

“深度学习之父”Hinton获诺贝尔物理学奖，成首位双料得主

2024年诺贝尔物理学奖的颁奖典礼上，出现了一个意料之外的转折——加拿大科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）与美国科学家约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）共同获得了这一奖项，以表彰他们在人工神经网络和机器学习领域的开创性工作。Hinton也因此成为迄今为止唯一获得图灵奖和诺贝尔物理学奖的科学家。这在学术界引起了轰动，也让Hinton自己感到震惊和意外。据报道，他在得知获奖的消息时，正在加利福尼亚的一家廉价旅馆里，网络和电话信号都不好，甚至不得不取消了当天的核磁共振扫描。

这位被誉为“深度学习之父”的科学家，其学术生涯充满了坎坷与坚持。Hinton于1970年代末至1980年代初在加州大学圣地亚哥分校（2025USNews美国大学排名：29）（UC San Diego）进行博士后研究，期间他参与了平行分布处理（PDP）小组的工作，该小组致力于通过神经网络模型探索学习和记忆等认知过程。在这个小组中，Hinton与大卫·鲁梅哈特和詹姆斯·麦克莱兰德等学者合作，重新点燃了学术界对神经网络的兴趣，尽管当时许多学者对其潜力持怀疑态度。

Hinton的开创性工作之一是反向传播算法的开发，这一算法在1986年与鲁梅哈特和罗纳德·威廉姆斯共同发表的论文中得到了广泛传播。反向传播算法成为深度学习的基石，使得复杂神经网络的训练成为可能，进而使得这些网络能够理解复杂的模式，包括人类语言。这一算法的影响不仅限于学术界，它为现代人工智能系统的构建奠定了基础，推动了包括聊天机器人在内的多种应用的发展。

Hinton的研究还包括玻尔兹曼机的开发，这是一种结合了概率学习方法的神经网络。与UC San Diego的另一位杰出学者特伦斯·塞伊诺夫斯基共同开发的这项工作，因其在人工智能学习复杂数据方面的重要性而受到诺贝尔奖委员会的认可。他们在1985年发表的论文《玻尔兹曼机的学习算法》至今仍对人工智能领域产生着深远的影响。

在Hinton的职业生涯中，他在谷歌的工作也为人工智能的进步做出了贡献。在那里，他参与了多个前沿项目，推动了AI技术的实际应用。然而，Hinton在2023年辞去Google职务后，开始更加关注AI的安全性问题。他强调，随着AI技术的迅速发展，必须加强对其潜在风险的研究。他呼吁政府和企业加大对AI安全研究的投入，以确保技术的可控性和安全性。他指出：“现在非常重要的是，人们要研究如何保持对AI的控制。”

Hinton对AI未来发展的看法引发了广泛的讨论。他认为，尽管AI技术具有巨大的潜力，但其发展也伴随着风险，尤其需要关注AI的安全性和伦理问题。他建议政府像监管石油公司一样监管AI公司，确保它们投入足够的资源来处理AI技术可能带来的风险。此外，他还提出了对AI技术的监管建议，包括坚持更多资源投入到安全中。

Hinton的成就和影响力，正是这一学术传统的生动体现。他不仅在技术上推动了深度学习的发展，还对AI的未来发展方向和潜在风险进行了深入思考。作为“深度学习之父”，Hinton的工作将继续影响着人工智能领域的研究和应用，为解决复杂问题和推动科技进步做出重要贡献。