對話(huà)清華劉嘉：諾獎頒給AI是物理學(xué)的自我革命，AI必須納入物理體系
搜狐科技《思想大爆炸——對話(huà)科學(xué)家》欄目第90期，對話(huà)清華大學(xué)基礎科學(xué)講席教授、心理與認知科學(xué)系主任、人工智能學(xué)院教授劉嘉。
嘉賓簡(jiǎn)介：
劉嘉，清華大學(xué)基礎科學(xué)講席教授、北京智源人工智能研究院首席科學(xué)家，國家杰出青年基金獲得者、長(cháng)江學(xué)者、“萬(wàn)人計劃”科技創(chuàng )新領(lǐng)軍人才。
劃重點(diǎn)：
1.機器學(xué)習最底層的基石是統計物理。
2.學(xué)物理的去做生物、做化學(xué)，去做其他學(xué)科才是真正地體現了物理的生命力。
3.這是物理學(xué)的自我革命，相當于發(fā)出一種宣言：我要去全新的領(lǐng)域了。
4.或許距現在大約只有個(gè)五六年就一定會(huì )有超越我們人類(lèi)的智能出現。
5.在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方面世界上只有一個(gè)第一梯隊，美國是遠遠在前面的，無(wú)論是理念還是實(shí)踐應用。
6.我們中國不缺聰明人，也不缺非常好的教育體系，我們缺少的是這種低贏(yíng)率、高賠率的有差異化信仰的人。
出品 | 搜狐科技
作者 | 周錦童
編輯 | 楊錦
昨天，瑞典皇家科學(xué)院宣布，將2024年諾貝爾物理學(xué)獎授予John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton兩位科學(xué)家，以表彰他們“為利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行機器學(xué)習做出的基礎性發(fā)現和發(fā)明”。
這一消息爆出可謂是震驚四座，幾乎讓所有預測的專(zhuān)家都“折戟沉沙”。
憑什么諾貝爾物理學(xué)獎頒給了搞“AI”的？物理學(xué)不存在了？
其實(shí)，就連獲獎人本人都十分震驚，當時(shí)住在加州酒店的77歲“AI教父”Hinton，在凌晨?jì)牲c(diǎn)接到電話(huà)后也很吃驚，他表示：“我自己都沒(méi)有想到這件事會(huì )發(fā)生。”
搜狐科技對話(huà)劉嘉教授，聽(tīng)他解讀此次諾貝爾物理學(xué)獎大“爆冷”究竟是怎么回事。
以下為對話(huà)實(shí)錄（經(jīng)整理編輯）
搜狐科技：昨天諾貝爾物理學(xué)獎的獲獎?wù)叽_實(shí)讓大家很意外，尤其獲獎?wù)哌€包括了我們熟知的“AI教父”辛頓，對于此次的“大爆冷”，您是否感到意外？
劉嘉：說(shuō)實(shí)話(huà)特別意外。如果有一個(gè)諾獎泛酸指數的話(huà)，現在物理學(xué)家們的泛酸指數應該是頂格了。他們終于體驗到化學(xué)家的憤怒了——化學(xué)的諾獎經(jīng)常被物理學(xué)家拿走，這就跟打魔獸一樣，四處出擊，結果發(fā)現自己被偷塔了。
當然，更主要的原因，是因為機器學(xué)習最底層的基石其實(shí)就是統計物理。這也是為什么給這兩位人工智能的大神頒發(fā)物理獎，是有一點(diǎn)歸宗認祖的感覺(jué)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是由一個(gè)個(gè)神經(jīng)元所組成的超大網(wǎng)絡(luò )，每個(gè)神經(jīng)元的行為是非常簡(jiǎn)單的，但當眾多神經(jīng)元組織在一起的時(shí)候，就會(huì )產(chǎn)生各種復雜的行為，而最好的描述工具就是統計物理。
從這個(gè)角度上來(lái)講，一定要把現在蓬勃發(fā)展的人工智能納入到物理這個(gè)體系中來(lái)，統計物理才是真正的基石。假設物理獎現在不給的話(huà)，哪一天生物或醫學(xué)獎從仿生角度給到了AI，物理學(xué)領(lǐng)域就不好做歸宗認祖這件事了。
搜狐科技：有許多網(wǎng)友都發(fā)出了靈魂拷問(wèn)，是不是物理學(xué)不存在了？基礎物理進(jìn)入瓶頸期了？
劉嘉：我讀大學(xué)的時(shí)候，有一個(gè)本科物理系的師兄轉來(lái)讀我們心理系的研究生。他非常厲害，屬于參加國際物理奧賽級別的。我很疑惑他為什么要轉來(lái)學(xué)心理學(xué)。他說(shuō)，北大物理系有70個(gè)人，全是保送的，一開(kāi)始他們只有一個(gè)念頭，那就是：干翻愛(ài)因斯坦。
讀到后來(lái)，所有人都知道自己不是那塊料，因為在物理方面，特別是理論物理，有重大成就太難了。所以他們很多人就改行去做生物、做化學(xué)、做心理等各種學(xué)科。在我看來(lái)，學(xué)物理的去做其他學(xué)科才是真正地體現了物理作為自然科學(xué)基座的地位和無(wú)盡的生命力。
現在物理學(xué)諾獎頒給人工智能，是一種醒悟，更是一種開(kāi)放的心態(tài)。物理學(xué)不再局限于自己給自己畫(huà)的一個(gè)非常小的“牢房”，而是開(kāi)始往其他領(lǐng)域進(jìn)軍。我覺(jué)得這是對的，因為萬(wàn)事萬(wàn)物其實(shí)就是物理所能描述的，包括我們的生命，包括我們精神。
就像我們的大腦，也可以把它理解成為是一種物理系統、物理場(chǎng)。從這個(gè)角度上來(lái)講，物理應該進(jìn)入到這些領(lǐng)域里面來(lái)。所以把諾獎頒給AI，也體現了物理學(xué)的自我革命、自我革新。
所以說(shuō)雖然我非常的意外，但從另外一個(gè)角度我特別的開(kāi)心，因為我覺(jué)得物理學(xué)相當于發(fā)出一個(gè)宏大的宣言：我要去全新的領(lǐng)域了。
搜狐科技：約翰·霍普菲爾德本人就是物理學(xué)出身的，不過(guò)后來(lái)他又對神經(jīng)科學(xué)著(zhù)迷了，并創(chuàng )造了一種現在被稱(chēng)為霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò )的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，您可否具體講講這與他獲得諾獎?dòng)惺裁搓P(guān)系？
劉嘉：Hopfield出生于物理世家，很早就進(jìn)入了出諾獎得主的貝爾實(shí)驗室，在那里，他做了很多厲害的工作。
20世紀六七十年代，理論物理學(xué)有一個(gè)停滯，于是大家更多地往工程應用方向走。Hopfield當時(shí)在普林斯頓大學(xué)當教授，校方讓他去開(kāi)一門(mén)生物學(xué)與物理學(xué)交叉的課程。為了上好這門(mén)課，他就開(kāi)始試圖從物理的視角來(lái)理解生物，于是他就進(jìn)入了神經(jīng)科學(xué)這個(gè)領(lǐng)域。
但是，他做得越好，他在物理系就越不被待見(jiàn)。后來(lái)加州理工的新校長(cháng)邀請他加盟，但加州理工的物理學(xué)系卻拒絕要他，所以他只好接受了化學(xué)和生物吉印通聘用的冠名教授。
Hopfield網(wǎng)絡(luò )對AI的影響很大，特別是類(lèi)腦智能這個(gè)領(lǐng)域。但從物理的角度來(lái)講，他更多的是應用，而不是理論上的原創(chuàng )，而且他也把自己定位為神經(jīng)科學(xué)家。這也是他拿物理諾獎，有些爭議的地方。
搜狐科技：辛頓在大學(xué)期間選擇了研究哲學(xué)和心理學(xué)，之后才在蘇格蘭愛(ài)丁堡大學(xué)研究人工智能，我想劉嘉老師是最有發(fā)言權的，以您的親身經(jīng)歷來(lái)看，為什么會(huì )做出這樣的選擇？這兩個(gè)研究領(lǐng)域有什么關(guān)系？
劉嘉：Hinton就更能讓物理學(xué)家破防了。他最開(kāi)始在劍橋大學(xué)學(xué)的物理學(xué)，后來(lái)他就退學(xué)了，又學(xué)了建筑、哲學(xué)，發(fā)現都不太適合他，最后他去學(xué)心理學(xué)了。
他的家族本身也充滿(mǎn)傳奇。比如他的中間名是“Everest”，那是因為他母系長(cháng)輩有一個(gè)姓Everest的人帶隊發(fā)現了珠穆朗瑪峰，于是珠峰的英文名字就是Everest；他的姑姑是曼哈頓計劃里核武器專(zhuān)家，后來(lái)來(lái)到中國，成為我國的畜牧業(yè)專(zhuān)家；一個(gè)叔叔參加過(guò)中國共產(chǎn)黨領(lǐng)導下的解放區的土改運動(dòng)，并將之寫(xiě)成名為Fanshen（翻身）的紀實(shí)小說(shuō)。
更著(zhù)名的是發(fā)明計算機科學(xué)的核心數學(xué)之一布爾代數的布爾也是他母系長(cháng)輩。在這樣一個(gè)家族里，傳承的不僅僅是智商，更有使命，就是人類(lèi)的未來(lái)怎樣才會(huì )變得更好。
所以，Hinton連玻爾茲曼機都能搞出來(lái)，物理怎么可能差，這只不過(guò)是個(gè)玩笑而已；他一直在思考和摸索一條道路，那就是如何用有限的生命去幫助整個(gè)人類(lèi)社會(huì )的進(jìn)步。于是他最終選擇了人工智能。
搜狐科技：您提到的玻爾茲曼機能夠通過(guò)學(xué)習識別給定數據類(lèi)型中具有特征的元素，您能否具體談?wù)勊?是怎么使用了統計物理學(xué)中的工具的？
劉嘉：玻爾茲曼是一個(gè)物理學(xué)家，在熱力學(xué)統計力學(xué)中提出了一種分布叫波茲曼分布，波茲曼分布后來(lái)就被Hinton用在他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練里面了，他用了波茲曼分布來(lái)做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )權重的調整。
在這里，Hinton做了一個(gè)特別了不起的創(chuàng )新。我們現在談到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )時(shí)，說(shuō)深度學(xué)習。這里的深度不是說(shuō)思想有深度，這個(gè)深度是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )有很多層，層數越多，深度越深。
而第一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，就是Hinton的玻爾茲曼機，所以說(shuō)他是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的教父一點(diǎn)都不夸張，因為沒(méi)有他就沒(méi)有深度學(xué)習。
很多人會(huì )很低估一個(gè)事實(shí)，覺(jué)得Hinton就是在上面多加了一層么，只是微創(chuàng )新。但這是革命性的。為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )之前一直不溫不火，是因為它有一個(gè)致命的問(wèn)題，一旦參數量上去就不工作了，訓練就變得很難了，于是只能是實(shí)驗室的玩具。但Hinton通過(guò)玻爾茲曼機，以及后來(lái)的BP算法、非線(xiàn)性激活函數等，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )無(wú)限擴展，甚至超越我們人類(lèi)大腦的參數量也不在話(huà)下。
搜狐科技：您也提到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，其實(shí)是20世紀80年代才興起是嗎？它整個(gè)的發(fā)展史是什么樣子的？和物理的關(guān)系是什么？
劉嘉：其實(shí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )出現其實(shí)挺早的，第一個(gè)人工神經(jīng)元是1943 年，心理學(xué)家沃倫·麥卡洛克和邏輯學(xué)家沃爾特·皮茨提出的MCP人工神經(jīng)元模型。第一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是心理學(xué)家羅森布拉特提出來(lái)的感知機。
但是到了70年代，碰到了AI之父Minsky的嚴格數學(xué)證明，指出感知機連最基本的邏輯異或運算都做不了，于是就被打入冷宮。
我們通常會(huì )把機器學(xué)習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分開(kāi)談。機器學(xué)習一直都有，一直也發(fā)展得很不錯，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )以前只是機器學(xué)習里面一直不受待見(jiàn)的一個(gè)冷門(mén)小領(lǐng)域。但是，始終有一些人對它充滿(mǎn)了堅信，這根一直沒(méi)斷，Hinton的信仰就是，大腦就是這么工作的，沒(méi)理由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )不工作。而Hopfield的信仰則是，物理學(xué)一定能夠把大腦的機制揭示出來(lái)。
搜狐科技：辛頓自離開(kāi)谷歌后，極為關(guān)注人工智能的安全問(wèn)題，也在多個(gè)場(chǎng)合表達了自己的擔憂(yōu)，他說(shuō)“如果數字超級智能真的想要控制世界，我們不太可能阻止它”，對此您怎么看？
劉嘉： AI應該分開(kāi)看，一種是2022年11月30號之前的AI，另一種是之后的。這個(gè)分割點(diǎn)就是OpenAI ChatGPT 3.5的問(wèn)世，因為它代表著(zhù)一種全新AI的萌芽。在此之后，以ChatGPT為代表的AI我們叫AGI，它不僅能夠識別面孔，不僅能夠下圍棋，還能像人一樣做其他任何事情。
從短期上來(lái)講，它的出現就立刻會(huì )引來(lái)一個(gè)很大的社會(huì )問(wèn)題，那就是金領(lǐng)職業(yè)的全面失業(yè)。例如，ChatGPT在醫學(xué)診斷上的應用，比如看x光片，可能比我們最專(zhuān)業(yè)的醫生還要看得準。再如，律師、教師、財會(huì )也都將面臨著(zhù)失業(yè)。這就意味著(zhù)我們社會(huì )形態(tài)將會(huì )發(fā)生巨大的變化。
從遠期來(lái)看，更大的問(wèn)題是AI會(huì )不會(huì )比人更聰明。我認為現在的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )找到進(jìn)化的正確路徑了，前面已經(jīng)沒(méi)有什么特別大的障礙了，這是第一點(diǎn)。第二點(diǎn)它有無(wú)窮的算力，一塊CPU不夠加塊 CPU，一塊GPU不夠加塊GPU，一塊硬盤(pán)不夠加塊硬盤(pán)，對于A(yíng)I系統來(lái)說(shuō)，它的算力和架構是可以無(wú)限擴展的，它的參數量也是可以無(wú)限制的擴展的。有的人擔心是不是能源跟不上，我覺(jué)得能源是最不用擔心的，因為它只是一個(gè)工程問(wèn)題。
所以AI在智力上超越人類(lèi)，只是一個(gè)時(shí)間問(wèn)題。像馬斯克、Hinton這些人都說(shuō)這是有生之年系列，他們的保守估計，或許就是距現在大約只有五六年就一定會(huì )有超越我們人類(lèi)的智能出現。
搜狐科技：目前我國在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方面的研究取得了哪些進(jìn)展呢？是否處于世界第一梯隊呢？
劉嘉：我覺(jué)得世界上只有一個(gè)第一梯隊，美國是遠遠在前面的，無(wú)論是理念還是實(shí)踐應用。正是有Hinton這些人篳路藍縷，默默扎根，現在美國的人工智能才能爆發(fā)出來(lái)，這絕對不是拿錢(qián)砸出來(lái)的，而且現在還不知道有多少像Hinton這樣的其他根埋著(zhù)。
這些人非常堅定的信仰，他們這種信仰是什么？就是Hinton所代表的低贏(yíng)率、高賠率的差異化信仰。這些人從一開(kāi)始就知道他們就是炮灰，他們就是要去送命的，去當烈士的，但是他們還是義無(wú)反顧。因為他們一開(kāi)始就要做難而正確的事。什么是難，就是自己費盡全力可能一事無(wú)成，就是自己窮其一生仍無(wú)結果；什么是正確，就是來(lái)自底層邏輯原點(diǎn)的第一性思維模式，就是Hinton說(shuō)的：大腦就是這樣工作的，沒(méi)有理由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )不工作。
他們活得比誰(shuí)都快樂(lè )，也不在乎物質(zhì)享受，就像Hinton接到諾獎委員會(huì )電話(huà)時(shí)，正住在一個(gè)廉價(jià)酒店里排隊等第二天的磁共振檢查。不是因為他沒(méi)有錢(qián)，他有很多錢(qián)。但是他的所有心思和興趣都用來(lái)搞研究了。
所以每次看到新的大模型出來(lái)，我覺(jué)得并不可怕，可怕的是背后這些我們看不見(jiàn)的信仰。在國內，也有像清華姚班、新雅書(shū)院等在做，但勢單力薄，因為我們流行的是成功學(xué)，比如說(shuō)知道這件事情大概率會(huì )失敗就不去做了，沒(méi)有像Hinton這種“當炮灰”的決心。
我們中國現不缺聰明人，也不缺非常好的教育體系，我們缺少的是這種具有低贏(yíng)率、高賠率有差異化信仰的人，多的事以成功學(xué)為目標的教育理念。
還有就是我們在各種新興學(xué)科或者這種顛覆性非共識的學(xué)科，布局太少，沒(méi)有埋太多的線(xiàn)。在絕大多數尖端領(lǐng)域，還是處于一個(gè)跟風(fēng)的狀態(tài)。你已經(jīng)把所有牌打出來(lái)，沒(méi)看見(jiàn)人家在暗線(xiàn)里面的這種布局，我覺(jué)得這才是真正最可怕，最值得擔心的。
