海纳百川》50年AI寒冬无人问 ChatGPT一举成名就得诺奖（沈政男）
瑞典皇家科学院8日宣布，美国学者霍普菲尔德（左图），与加拿大学者辛顿（右图），共同获得今年度诺贝尔物理学奖。（美联社）
今年诺贝尔物理学奖颁给了人工智慧的开拓者霍普菲尔德与辛顿。他们的研究跟物理学关系不大，顶多是从中得到灵感，尤其辛顿根本没有物理学背景，于是引发了一些小争论。
然而，就跟流行音乐家巴布狄伦得到诺贝尔文学奖一样，诺贝尔奖也需要赶流行，于是趁着ChatGPT引爆的AI热潮，拉关系颁给了两位人工智慧的大师。
ChatGPT运用所谓深度学习，而前身有几个重要里程碑，最早是1950年代的感知器（perceptron），后来是1980年代由霍普菲尔德发展的霍普菲尔德网络（Hopfield network），以及辛顿发展的波兹曼机器（Boltzmann machine），再加上几个重要的简化训练的演算法，比如反向传播（Backpropagation），才有后来的AI大爆炸。
然而，你看，霍普菲尔德与辛顿的重要贡献，都是30多年前所做了，为什么现在才得奖？就因为ChatGPT的成功，使得他们的成就变得伟大起来，否则先前根本没人在意啊。
正所谓：50年AI寒冬无人问，ChatGPT一举成名天下知，才让他们得到诺贝尔奖。事实上在感知器发展起来以后，有人就证明了，只能用来解决简单问题，没办法成为人工智慧！于是AI进入了第一个寒冬时期，后来才由霍普菲尔德以他的发明带来了春天。辛顿受到霍普菲尔德启发，改良了他的网络，使得人工智慧又变得可能。
人工智慧是模拟人脑的思考方式，霍普菲尔德网络与波兹曼机器都很创意，而且可以执行数字辨认的任务，问题是速度太慢了，电脑的学习与运算速度跟冰河移动差不多，必须找到更有效率的训练电脑的方法。
附图就是反向传播发表出来的那篇文章，刊载在1986的《自然》期刊，应该是AI史上最重要文章之一。反向传播是什么，以后我会再写，这里只是要说，那篇文章的第一作者是谁？
大卫•鲁梅尔哈特。辛顿说，鲁梅尔哈特才是AI的开拓者，因为他是辛顿的督导老师。可惜他十几年前就过世了。
鲁梅尔哈特编写了两册一套的《平行分布过程》，乃AI最重要的经典之一，我在20多年前就买了，今早拿出来再翻一翻，都已经覆盖蛛蜘丝了。你可以看到，在1980年代，那些认知科学家，企图多么宏大！他们不是要发明人工智慧，而是对人脑如何思考充满了兴趣，想办法要来模拟人脑，于是想出了各式各样的神经网络模型。
没想到后来被资讯科学拿去用了，而重要的技术关键就是大家知道的，GPU的发明与运用，训练神经网络的速度加快了千万倍，使得平行运算变得可行。
人工智慧的原理很简单，一端是输入，另一端是输出，中间则是隐藏神经元，而透过训练，喂给电脑既有资料，让它学习起来，下次遇到模糊的资料，就可以辨认，甚至可以创造新的资料。问题就出在，中间那些隐藏神经元要怎么连结，彼此如何沟通，以及资料从输入端进去以后，从前头传到后头，该怎么给予加权，才能让输出端的产出，跟目标答案的差距越来越小。
比如你给一张苹果的图片，训练以后如果给一张香蕉图片，必须能够判断这不是苹果！
感知器就是很固定的演算法，你程式怎么写，就只能那样判别资料；霍普菲尔德网络是俩俩神经元相互连结的网络，霍普菲尔德从物理学的自旋概念，想到了神经元的运作有类似之处，并且用能量的概念来求得网络的恒定状态，这是他的创见；而辛顿引入了隐藏神经元，并且用反向传播简化了训练过程，使得网络的学习更有效率。
Open AI的创办人伊尔亚是辛顿的学生，他在1986出生，刚好是附图那边文章发表那年。辛顿曾说，有一天一个学生来敲门找他，说要跟他学习，但他正在忙，于是就说，我们约个时间好了！结果那位学生竟回答，那就约现在好了！
那位学生就是伊尔亚，那天辛顿给了一篇文章，要他回去念，就是附图那一篇。伊尔亚后来与辛顿一起，掀起了十余年来这一波的AI革命，从AlphaGo一直到ChatGPT，他等于是AI的代言人。
辛顿教出了好多高足，比如杨立昆（博士后研究），跟他一起在2018得到图灵奖。照理说杨立昆也可以得这次的诺贝尔物理奖，但因为他纯粹就是人工智慧领域的人，跟物理沾不上边，诺贝尔奖委员会扯不下去了。
网路上可以找到好多辛顿的访谈与教学影片，他本来在Google工作，去年离开，就为了可以更加客观评论AI。他大半生对研究、教学与倡导AI，都充满了兴趣、理想与远见，可以说是一个典范科学家。
科学家的三个角色或使命就是：研究、教学与倡导。
辛顿还有一个重要的演算法发明，也就是对比分歧（contrastive divergence），网路上没人介绍，有机会我再来写一下。
看到网路上辛顿亲自讲解人工智慧的教学影片，真的非常感动。国外大学的研究风气，显然跟台湾有很大不同，人家对学术的热情可以达到疯狂投入的程度，难怪可以发明那么神奇的东西。（作者为医师）
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