LeCun锐评诺奖：出于压力才颁给AI但获奖成果已完全无用 诺奖邀请

LeCun最新演讲，公开表示：

言语间不乏调侃“化学奖塞不下更多人，所以只能选了物理”，“Hopefield是生物物理学家，Hinton的模型以物理学家命名，勉强合理”。

台下观众也蚌埠住了，爆发阵阵笑声。

众所周知，今年的诺贝尔物理学奖授予了机器学习领域的两位先驱——Hopfield和Hinton。Hopfield因其提出的Hopfield神经网络而获奖，该网络以物理学中自旋系统能量的方式来进行描述；而Hinton则因其提出的玻尔兹曼机荣获殊荣，该机器巧妙地运用了统计物理学中的工具。这段视频被某位网友上传到了X平台上，一时间，LeCun的这番言论在网络上引起了轩然大波。

有人觉得LeCun这是酸了。

也有人认为LeCun说的不无道理。

具体怎么回事？

最近，LeCun参加了题为“机器如何达到人类水平智能”的主题讲座。

就在活动将要结束的时候，回答了大家提出的一些感兴趣的问题。

，时长07:19

一开始的问题是：这些人工智能模型，实体化的角色是什么，以实现真正的智能。

LeCun是这样回答的：

之后LeCun又回答了这样的一个问题：

Surya Ganguli预测，这个世纪将是我们真正理解人工智能并构建像上个世纪我们构建通信理论那样的人工智能理论的时代。你对此有何看法？

LeCun：

借此话茬，LeCun突然被问到“你怎么看最近的物理诺贝尔奖呢”。

于是就有了开头的那一幕，LeCun的完整回答是这样婶儿的：

LSTM之父也有异议

和LeCun的观点不太一样，LSTM之父Jürgen Schmidhuber在X上连发推文，观点和用词更加犀利，直接表示这“涉及计算机科学领域的抄袭和错误归属问题”。

Jürgen Schmidhuber咋说的，给大家放在这儿了：

参考资料

https://x.com/tsarnick/status/1849291803444621390https://x.com/SchmidhuberAI/status/1849095954428784986