科技视野-"胸⋯啊⋯嗯～出奶了"-AI研胸⋯啊⋯嗯～出奶了究拿奖了，诺贝尔物理学奖跟图灵奖“抢饭碗”？

AI研胸⋯啊⋯嗯～出奶了究拿奖了，诺贝尔物理学奖跟图灵奖“抢饭碗”？_ZAKER新闻

2021年10月，上述周某、赵某和蔡某三人的案件从警方移送到江苏省宜兴市人民检察院审查起诉。承办检察官在接受采访时表示，当时对帮信罪的政策总基调趋严，但三人是在校大学生，特别是赵某、蔡某属于受蒙骗办卡，本着对在校学生“惩戒与教育结合”的精神，检方没有直接起诉，而是进行了类案研究。

8 日宣布的 2024 年诺贝尔物理学奖 " 意外 " 垂青机器学习，让多个诺奖预测集体 " 翻车 "，就连获奖者之一的杰弗里 · 欣顿也坦言自己 " 完全没想到 "。看似不属于传统物理学任何一个分支领域的成果斩获诺奖，让不少学者开玩笑说诺贝尔物理学奖在跟计算机界的图灵奖 " 抢饭碗 "。事实上，机器学习领域的元老级人物约翰 · 霍普菲尔德和杰弗里 · 欣顿斩获诺奖，如诺奖官方公告所说正是因为 " 运用物理学的工具 "。今年的诺贝尔物理学奖不仅是对两名科学家成就的肯定，更是极大强调了跨学科研究的重要性，向人们展示了物理学的深刻洞见与计算机科学创新 " 碰撞 " 可以产生的巨大能量。当前人们谈论人工智能时，经常指的是使用人工神经网络的机器学习。诺贝尔物理学委员会秘书乌尔夫 · 丹尼尔松对记者强调，人工神经网络在物理学中的研究和应用已经持续了相当长一段时间，本次诺贝尔物理学奖并非颁发给过去几年人工智能的发展，不是针对大语言模型或类似的东西，而是针对基础发明。远在人工智能成为今天的科技热词之前，这两名科学家从 20 世纪 80 年代起就在人工神经网络领域做出了重要工作。这项技术最初的灵感来自大脑的结构。就像大脑中大量神经元通过突触相连一样，人工神经网络由大量的 " 节点 " 通过 " 连接 " 组成。每个节点就像一个神经元，而连接的强弱则类似于突触的强度，决定了信息传递的效果。1982 年，美国科学家约翰 · 霍普菲尔德创建了一种用于机器的联想记忆方法，提出了一种革命性的网络结构，被称为 " 霍普菲尔德网络 "。这个网络能够存储多个模式（比如图像），并且在面对不完整或有噪声的输入时，能够重构出最相似的模式。英国裔加拿大科学家杰弗里 · 欣顿在此基础上更进一步，他希望机器能像人类一样自主学习和分类信息，于 1985 年和同事提出了 " 玻尔兹曼机 " 的网络模型，这个名字源于 19 世纪物理学家路德维希 · 玻尔兹曼的方程。该模型通过统计物理学中的玻尔兹曼分布来识别数据中的特征，成为了现代深度学习网络的基础。欣顿的研究继续推进，导致了当前机器学习领域爆炸式的发展。爱尔兰都柏林圣三一学院认知神经科学教授罗德里 · 丘萨克 8 日评论指出，人工神经网络最初受到神经科学的启发，并且两者之间的相互作用持续蓬勃发展。人工神经网络已被证明是大脑学习过程的宝贵模型，机器正在帮助我们了解自己，这反过来又为技术发展提供了新的途径。如果没有霍普菲尔德和欣顿的开创性工作，这一切都不可能实现。霍普菲尔德和欣顿的工作不仅推动了机器学习的发展，还对物理学产生了深远影响。正如丹尼尔松当天在接受新华社记者采访时所说，物理学的原理为两名科学家提供了思路，同时，人工神经网络在物理学中也得到了广泛应用，催生新的惊人发现。诺贝尔物理学委员会主席埃伦 · 穆恩斯在当天的新闻发布会上表示，两名获奖者利用统计物理的基本概念设计了人工神经网络，构建了机器学习的基础。相关技术已被用于推动多个领域的研究，包括粒子物理、材料科学和天体物理等，也已用于日常生活中的人脸识别和语言翻译等。机器学习的迅速发展不仅带来了巨大的机遇，也引发人们对于伦理和安全方面的担忧。穆恩斯当天在发布会上强调说，人类有责任以安全且道德的方式使用这项新技术，以确保它能为全人类带来最大的利益。欣顿当天在接受电话连线采访时表示，这一技术将对社会产生巨大影响，但也必须警惕这一技术可能造成的威胁。丹尼尔松也指出，机器学习与基因编辑等众多前沿技术的发展是 " 双刃剑 "，人们必须警惕出现坏的结果。在这方面，尤其需要全球合作。来源：新华社

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编辑:钱生禄

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曾慧王玉雅文。

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首先，算法治理的最终目标是个体的平等及其合法权益的保障。算法被平台公司与公共部门广泛用于处理海量数据，作出瞬时性的自动化决策，个体处于被决策的地位。算法通过对数据的占有、处理与结果输出成为调配资源的新兴力量，演化为资源、商品、财产、中介甚至社会建构力。如在平台架构中，算法直接成为行为规范，影响和控制个体行为。在政府部门中，算法辅助甚至代替公权力，作出具有法律效力的自动化决策。一旦算法作出不公正的决策，则有可能因其广泛适用于海量用户造成严重的社会后果。例如在美国，私营企业和政府公共部门采用算法和大数据作出的自动决策，曾使得数百万人无法获得保险、贷款、出租房屋等一系列服务，如同被监禁在“算法监狱”。平等的内涵随着时代变迁不断改变，早已从强调自由和人权的政治平等，扩展到强调资源和福利的经济平等，进而到强调机会和能力平等的社会平等。人工智能时代产生了新的不平等，而这种不平等更加隐蔽和严重——知识、信息获得和掌握的不平等。这种数据、算法与算力的不平等，嵌入了社会固有的权力架构，使得本就弱势的个体可能受到的不公平待遇更加隐蔽。而算法权利则是个体在人工智能时代的数字生产体系与数字政府治理中应享有的必要权利。无论是与掌握数字生产的平台相比，还是与在数字治理中效率极大提升的政府相比，个体都居于极为弱势的地位。因此，算法治理的最终目标，是个体的平等及其合法权益的保障。

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