諾貝爾獎，也是學(xué)會了找“流量密碼”。 一覺醒來，學(xué)物理和搞AI的都懵了！ 拿下今年諾貝爾物理學(xué)獎的竟然是...

諾貝爾獎，也是學(xué)會了找“流量密碼”。

一覺醒來，學(xué)物理和搞AI的都懵了！

拿下今年諾貝爾物理學(xué)獎的竟然是兩位AI大牛，其中一位還是公認(rèn)的AI教父。

此次諾貝爾物理學(xué)獎垂青AI，基本上無人押中，不少人預(yù)測的凝聚態(tài)物理領(lǐng)域，最終還是錯付了。

就連獲獎?wù)咧坏?strong>Geoffrey E. Hinton都在接到電話后感慨：“太意外了！我甚至一度懷疑是詐騙電話。”

那么AI究竟配不配這個(gè)諾貝爾物理學(xué)獎？

先說結(jié)論，物理學(xué)與AI之間的橋梁早已架起，年初那場由Sora引發(fā)的“世界模型”爭議，正是物理AI的一種里程碑式的應(yīng)用。

可惜Sora的想法太過理想，OpenAI大概也沒搞出Sora的完全體，一直隱身沒有公開，但科技巨頭們對于AI在物理學(xué)的研究并沒有停下來。

例如在今年Computex 2024上，英偉達(dá)CEO黃仁勛就給出了一個(gè)預(yù)測——AI下一波浪潮就是物理AI（實(shí)體AI）。

既然AI都變成了一個(gè)實(shí)體，那總該是物理學(xué)吧。

AI和物理，有何關(guān)系？

在談物理AI前，讓我們再來聊一聊AI獲獎這件事。

官方給出的解釋是，約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）創(chuàng)造了一種可以存儲和重構(gòu)信息的結(jié)構(gòu)。杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）發(fā)明了一種可以獨(dú)立發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性的方法，這種方法對于現(xiàn)在使用的大型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常重要。因此頒獎以表彰“利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。

這么看可能比較難懂，讓我們換個(gè)角度來解釋一下。

從邏輯的角度來說，瑞典皇家科學(xué)院認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)可以作為研究物理世界的一種工具，由此可以衍生出一些應(yīng)用，而不是簡單理解成“機(jī)器學(xué)習(xí)=物理研究”。

按這種說法類比一下，去年拿下諾貝爾物理學(xué)獎的“阿秒激光”其實(shí)同樣也是研究物理（特指物質(zhì)電子動力學(xué)）的一種工具。

不過阿秒激光聽上去就跟物理學(xué)有關(guān)系，而機(jī)器學(xué)習(xí)更像是一種“玄學(xué)”，這才導(dǎo)致了今年AI獲獎的爭議聲音這么大。

那么從原理的角度來說，AI與物理學(xué)也不是完全沒有關(guān)系。

機(jī)器學(xué)習(xí)之所以能產(chǎn)生智能，這其實(shí)是一種“涌現(xiàn)（emergence）”現(xiàn)象。

廣義的“涌現(xiàn)”指的是許多小的個(gè)體相互作用后產(chǎn)生了大的整體，而這個(gè)整體展現(xiàn)了構(gòu)成它的個(gè)體所不具備的新特性的現(xiàn)象，也就是俗稱的“量變引起質(zhì)變”。

在物理學(xué)等領(lǐng)域，涌現(xiàn)現(xiàn)象已經(jīng)被談?wù)摿撕荛L時(shí)間，凝聚態(tài)物理學(xué)一大特點(diǎn)就是闡明微觀結(jié)構(gòu)與物理性質(zhì)的關(guān)系。

而在大模型出現(xiàn)后，科學(xué)家們同樣觀察到涌現(xiàn)現(xiàn)象，因此把AI劃分成無生命的物理學(xué)也算說得通。

AI最大的想象力，是進(jìn)入物理世界

當(dāng)然，目前發(fā)布的大模型與涌現(xiàn)現(xiàn)象之間的聯(lián)系還是過于牽強(qiáng)，其能力主要依靠的是已有的知識體系，也就是訓(xùn)練語料庫。

而Sora模型的發(fā)布，讓人們看到了AGI的多模態(tài)能力——在經(jīng)過更大規(guī)模、更通用的訓(xùn)練后，下一代模型將具備更復(fù)雜、更多層次的邏輯推理能力，這種模型甚至可以幫助人類解決復(fù)雜問題，而這正是一群AI大牛所追求的“世界模型”。

除了OpenAI以外，英偉達(dá)、Meta都是“世界模型”的力挺者。

黃仁勛在今年多次站臺宣傳物理AI，英偉達(dá)高級研究科學(xué)家 Jim Fan斷言Sora是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動的物理引擎，而Meta也是在今年推出新研究OpenEQA以及新架構(gòu)V-JEPA，希望讓AI Agent可以理解物理世界，從而成為真正的世界模型。

當(dāng)然，世界模擬器并不是那么容易就能做出來，AI大佬們內(nèi)部也分成各類流派。

例如圖靈巨頭LeCun就不認(rèn)為Sora所代表的生成式技術(shù)可以理解物理世界，而黃仁勛則覺得機(jī)器人才是物理AI。

到了李飛飛這邊，他們最近剛成立的創(chuàng)業(yè)公司，又將“空間智能AI”定為了主攻方向。

可以說，各家在追求“世界模型”這條路上，都走了不同的技術(shù)路線。

結(jié)語

黃仁勛有句話說得好：“當(dāng)前許多AI系統(tǒng)尚未真正理解物理定律，也無法以物質(zhì)世界為基礎(chǔ)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。”

但這些系統(tǒng)的發(fā)展又都指向了同一個(gè)趨勢，那就是未來的AI會越來越多地參與到物理世界中。

至于怎么去實(shí)現(xiàn)，那都是后話。

回到“AI拿下諾貝爾物理學(xué)獎”這件事上來看，瑞典皇家科學(xué)院像是找到了一個(gè)“流量密碼”，在激烈的討論過后，無形間給“世界模型”打個(gè)廣告。

另一方面，瑞典皇家科學(xué)院也給物理學(xué)界打了“預(yù)防針”，萬一哪天AI真的可以模擬真實(shí)物理世界，那豈不是一件比AI得獎更震撼的事情。

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