人工智能正在全球范围内蓬勃发展，行业“卖铲人”英伟达(NVDA.US)作为硬件领域的领军企业，更是在资本市场上掀起了波澜。

随着人类社会步入人工智能革命的新纪元，诺贝尔奖亦向这一时代致敬。

近日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们在使用人工神经网络实现机器学习方面奠基性发现和发明。

这两位获奖者将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。

AI先驱奠定机器学习根基

在十九世纪末，许多人认为物理学是最重要的科学，当时瑞典化学师、发明家阿尔弗雷德·贝恩哈德·诺贝尔也许也这样认为，物理学奖是他在1895年的遗嘱中首先提到的奖项领域。

在获得诺贝尔物理学奖的227名得主中，鲜有人工智能领域的科学家，如今瑞典皇家科学院选中了霍普菲尔德和辛顿，反映出当下人工智能技术在物理学中的重要性。

当我们讨论人工智能时，通常指的是使用人工神经网络的机器学习，这项技术最初受大脑结构的启发。在人工神经网络中，大脑的神经元被模拟为具有不同权重的节点，这些节点通过连接（可以比作大脑中的突触）相互影响，连接的强度可以调整，从而使节点之间的相互作用或强或弱。

人类对人工智能的探索已超过80年，直到近年来人工智能才进入迸发阶段。

早在1943年，神经科学家沃伦·麦卡洛克和逻辑学家沃尔特·皮茨就分别提出了大脑中神经元如何合作的模型，他们的工作成为后来生物和人工神经网络研究的起点。

另一个有影响力的早期贡献者来自加拿大的心理学家唐纳德·赫布，于1949年，赫布提出了一种学习和记忆的机制，其中两个神经元的同时和重复激活导致它们之间突触的强度增加。

随后自20世纪80年代起，霍普菲尔德和辛顿开始研究人工神经网络技术。

霍普菲尔德1933年出生于美国伊利诺伊州芝加哥市，1958年获得美国康奈尔大学博士学位，现任美国普林斯顿大学教授。

霍普菲尔德创造了一种关联记忆，它能够存储和重构图像以及其他模式类型。

霍普菲尔德的联想记忆模型通过在虚拟的能量地形中为每个记忆模式挖设“山谷”来存储信息，这个过程就像是一幅风景画。当输入一个变形或不完全的模式时，网络的作用就像是一个滚落山坡的球，它会自动滚落到最近的“山谷”——即最匹配的记忆模式，象征着能量最低点。

辛顿1947年出生于英国伦敦，1978年获得英国爱丁堡大学博士学位，现任加拿大多伦多大学教授。

辛顿将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络，这种新网络使用另一种方法：玻尔兹曼机。玻尔兹曼机可以学习给定数据类型的特征元素，可以用来分类图像或创建新材料。这种机器学习帮助推动了当今机器学习的快速发展。

瑞典皇家科学院官网中表示，今年的诺贝尔物理学奖获奖者使用了物理学的工具来构建有助于为今天强大的机器学习奠定基础的方法，他们的工作已经产生了很大的效益。

人工智能浪潮席卷全球

20世纪最伟大的科幻小说作家之一的亚瑟·C.克拉克曾表示，“任何足够先进的技术，都等同于魔术。”他的这句话，在人工智能领域同样适用。

得益于霍普菲尔德和辛顿等先驱者的不懈努力，人工智能技术正以前所未有的速度迅猛发展。

如今，机器学习、大数据、计算机视觉等AI技术以及AI芯片、视觉传感器等底层硬件发展迅速，推动人工智能从理论阶段进入到应用阶段。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的影响力已无处不在。

近日在美国华盛顿特区举行的“AI峰会”上，英伟达企业平台副总裁兼总经理鲍勃·佩特表示，现在整个世界正处于“即将看到更多行业采用AI的边缘”，预计人工智能将在所有利用该技术的行业里产生高达20万亿美元的影响。

佩特着重解释了“人工智能的下一个阶段”：应用范围从先进的人工智能代理到由机器人运行的工厂，再到天气预测、治疗癌症、探索外星生命等。

英伟达还透露，下一代Blackwell芯片将于今年四季度向客户发货，且能源效率优异。英伟达创始人黄仁勋还称，Blackwell芯片是“生成式人工智能时代的处理器”，市场对这款新产品的需求达到“疯狂”的程度。

我国在人工智能方面也迎来井喷式发展，2023年以来国内掀起了“百模大战”，涌现出200多个大模型。这些生成式人工智能，将对短视频、直播、影视、游戏、动漫、广告等行业带来颠覆性创新。

北京师范大学经济与工商管理学院院长戚聿东教授近日表示，历经半个多世纪的发展，当下人工智能正处于创新成果集中爆发的技术奇点期，对人类生活和生产将产生广泛、深刻、持续的影响。

他还表示，人工智能的经济奇点蓄势待发，2023年我国人工智能核心产业规模达到了5784亿元。按照国务院规划，到2030年我国人工智能核心产业规模将达到1万亿元，带动相关产业规模达到10万亿元。