AI研究 推動自駕車、語音辨識

诺贝尔物理学奖由普林斯顿大学教授霍普菲尔德和多伦多大学教授辛顿共享殊荣。学界评析，现行如自动驾驶系统会判断前方障碍物，以及手机语音辨识系统，都是两人研究结晶的体现，「不是奇幻科学，已经进入生活日常。」

清大物理系教授林秀豪表示，今年物理奖非常令人意外，霍普菲尔德虽是不折不扣的物理学家，但辛顿是电脑科学家。霍普菲尔德当年基于物理定律，开发出平面的霍普菲尔德网络，辛顿则接续开发出波兹曼机器，被视为是现在机器学习类神经网路的前身。

但林秀豪指出，波兹曼机器虽能处理复杂问题，但不容易收敛，于是辛顿再将其优化为局限型波兹曼机器，兼具收敛快速和可处理复杂问题的优点，创造出最大的效益，就此为现今各式各样的演算法奠定基础。

林秀豪表示，辛顿的研究曾不受主流学界重视，直到二○一二年和其研究团队开发Alex Net，利用神经元网络结构辨识出猫狗等物种，成为机器学习发展上的里程碑，才接连拿下图灵奖等殊荣。

辛顿虽然被喻为当代人工智慧三巨头，但林秀豪说，辛顿去年离开google，近期提醒世界，「AI可能和核武一样危险，需小心规范。」

他表示，一名学者曾经落魄，成名之后却愿意回头提醒研究背后的危险性，非常不容易。

东海大学应用物理系教授施奇廷则形容，霍普菲尔德网络的出现，如同早期先人发明了轮子，演进到现在有了超级跑车，没有霍普菲尔德，后续的应用都不会出现。当年霍普菲尔德网络已拥有一点现在生成式AI精神，只是当年的创建领先电脑硬体时代太多而未能体现。