诺贝尔奖颁发数据背后，隐藏着怎样的趋势？

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2024年诺贝尔物理学奖揭晓，两位科学家获奖

2024年10月08日 17:48 界面新闻

　　瑞典皇家科学院10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予John J。 Hopfield和Geoffrey E。 Hinton，以表彰他们利用人工神经网络实现机器学习的奠基性发现和发明。

                               
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两名科学家分享2024诺贝尔物理学奖，其中一位是“AI教父” 2024年10月08日 22:16 新京报作者：栾若曦 　　据央视新闻报道，瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，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·欣顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。 　　两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作。他们将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。 　　诺贝尔物理委员会主席埃伦·蒙斯表示，“获奖者的工作已经产生了巨大的效益。在物理学领域，我们将人工神经网络应用于广泛的领域，例如开发具有特定属性的新材料。”

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　　瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，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·欣顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。诺贝尔奖官网截图

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　　在人工神经网络机器学习领域获奖

　　“今年诺贝尔物理学奖得主的突破工作建立在物理学的基础上。”诺贝尔奖官方社交账号上写道，他们展现了一种全新的方式，让人们利用计算机来帮助和指导社会面临的挑战。

　　根据诺贝尔官网的介绍，人们在讨论人工智能的时候，通常指的是使用人工神经网络的机器学习，而这项技术最初是受到大脑结构的启发。

　　今年的两位获奖者从20世纪80年代就在人工神经网络方面进行了重要的工作。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。欣顿发明了一种能够自主发现数据中属性的方法，并执行任务，如识别图像中的特定元素。

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　　欣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“爆炸性”发展。

　　瑞典皇家科学院在当天发布的新闻公报中表示，长期以来，机器学习一直对研究很重要，包括对大量数据的分类和分析，而霍普菲尔德和欣顿利用物理学工具构建了一些方法，为当今强大的机器学习奠定了基础，基于人工神经网络的机器学习正在给科学、工程以及日常生活带来革命性的变化。

　　蒙斯表示，这两位获奖者利用统计物理学的基本概念设计了人工神经网络，这些神经网络具有关联记忆的功能，已被用于推进各种物理学研究，包括粒子物理、材料科学和天体物理学，同时也已成为人们日常生活的一部分，例如面部识别和语言翻译。

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　　“获奖令我大吃一惊”

　　1933年，霍普菲尔德出生于美国伊利诺伊州芝加哥市，1958年获得康奈尔大学博士学位，现任美国普林斯顿大学教授，因其在计算机科学、生物学和物理学方面的开创性发现而闻名。

　　1947年，欣顿出生在英国伦敦。20世纪70年代初，欣顿在英国爱丁堡大学读研究生时开始研究神经网络。《纽约时报》指出，当时几乎没有多少研究人员相信这个想法。

　　1978年，欣顿获得爱丁堡大学博士学位，如今他在加拿大多伦多大学担任教授。2019年，欣顿与蒙特利尔大学计算机科学教授约舒亚·本希奥以及纽约大学教授扬·莱坎（中文名杨立昆）一起获得了被称为“计算机界的诺贝尔奖”——图灵奖，以表彰他们在人工智能深度学习方面的工作。

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　　这三位科学家被并称为“深度学习三巨头”，欣顿也被外界称为当代人工智能的“教父”。得知获奖消息后，欣顿表示，获奖令他大吃一惊（flabbergasted）。

　　“我现在待在加利福尼亚州的一家廉价旅馆里面，这里的网络和电话信号都不太好，我本来打算今天去做核磁共振（MRI）检查的，但现在我不得不取消了！”欣顿在新闻发布会上接受电话连线时说。

　　被记者问及其研究帮助开发的技术的潜在意义时，欣顿指出，人工智能将对人类社会产生 “巨大影响”，“它将与工业革命相媲美。但它不是在体力上超越人类，而是在智力上超越人类。我们不知道比我们更聪明的东西是什么样子。”

　　同时，欣顿也提醒注意人工智能的潜在风险，“我们也必须担心一些可能出现的不良后果，尤其是这些东西失控的威胁。”

　　蒙斯也在新闻发布会上强调，虽然机器学习有着巨大的好处，但是它的快速发展也引发了我们对未来的担忧，总的来说，人类有责任以安全和合乎道德的方式来使用这项新技术，给人类带来最大利益。

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　　226人获颁诺贝尔物理学奖

　　诺贝尔物理学奖被普遍认为是在物理学领域能够取得的最高荣誉，物理学也是阿尔弗雷德·诺贝尔在1895年的遗嘱中首先提到的奖项领域。诺贝尔奖官网中写道，“19世纪末，许多人都认为物理是最重要的学科，也许诺贝尔本人也这样认为。”

　　根据诺贝尔奖官网数据，从1901年到现在，诺贝尔物理学奖共颁发了118次，在1916年、1931年、1934年、1940年、1941年和1942年没有颁发该奖。共有226名科学家获奖。 其中，47次的物理学奖授予单一获奖者，33次的物理学奖由两位获奖者共同获得，38次的物理学奖由三位获奖者分享。

　　值得注意的是，美国物理学家约翰·巴丁是唯一一位分别在1956年和1972年两次获得诺贝尔物理学奖的人。

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　　迄今为止，最年轻的诺贝尔物理学奖得主是英国物理学家劳伦斯·布拉格，他在1915年获奖时只有25岁。最年长的诺贝尔物理学奖得主则是美国科学家阿瑟·阿什金，他在2018年获得诺贝尔奖时已96岁。

　　在诺奖上百年的历史中，只有5名女性曾获得诺贝尔物理学奖，分别是法国著名波兰裔科学家玛丽·居里（1903年获诺贝尔物理学奖，1911年获诺贝尔化学奖）、美国物理学家玛丽亚·格佩特-梅耶因（1963年获奖）、加拿大科学家唐娜·斯特里克兰（2018年获奖）、美国科学家安德烈娅·盖兹（2020年获奖）、法国物理学家安妮·卢利尔（2023年获奖）。

　　2023年诺贝尔物理学奖颁给了皮埃尔·阿戈斯蒂尼、费伦茨·克劳斯和安妮·卢利尔，以表彰他们在“为研究物质中的电子动力学而产生阿秒光脉冲的实验方法”所作出的贡献。

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　　2022年诺贝尔物理学奖颁给了法国科学家阿兰·阿斯佩、美国科学家约翰·克劳泽和奥地利科学家安东·蔡林格，以表彰他们在“纠缠光子实验、验证违反贝尔不等式和开创量子信息科学”方面所作出的贡献。

　　2021年诺贝尔物理学奖授予三名科学家，其中，日裔美籍科学家真锅淑郎和德国科学家克劳斯·哈塞尔曼因“建立地球气候的物理模型、量化其可变性并可靠地预测全球变暖”的相关研究获奖，意大利科学家乔治·帕里西因“发现了从原子到行星尺度的物理系统中无序和波动的相互作用”而获奖。

　　2020年诺贝尔物理学奖由英国科学家罗杰·彭罗斯、德国科学家赖因哈德·根策尔、美国科学家安德烈娅·盖兹共享。彭罗斯因证明黑洞是爱因斯坦广义相对论的直接结果而获奖；根策尔和盖兹因在银河系中央发现超大质量天体而获奖。

　　2019年诺贝尔物理学奖授予三名科学家，来自美国的詹姆斯·皮布尔斯因宇宙学相关研究获奖，来自瑞士的米歇尔·马约尔和迪迪埃·奎洛兹因首次发现太阳系外行星获奖。

　　新京报记者 栾若曦

　　编辑 胡杰 校对 付春愔

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诺奖2024｜诺贝尔物理学奖为何授予机器学习？

2024年10月08日 20:23 澎湃新闻

　　·辛顿开发的玻尔兹曼机成为了生成模型的早期例子。玻尔兹曼机常被用作一个大网络的一部分，可以用来根据观众的喜好推荐电影或电视剧。

　　·机器学习与传统软件不同，传统软件的工作方式就像一种配方。传统软件接收数据，然后根据清晰的描述进行处理并产生结果，就像有人收集原料并按照食谱处理。相反，在机器学习中，计算机通过实例学习，使其能够解决模糊和复杂的问题，这些问题无法通过一步一步的指令来管理。

                               
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　　约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿因“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”，获得2024年诺贝尔物理学奖。

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　　10月8日，2024年诺贝尔物理学奖出乎意料地授予机器学习研究领域，结果公布后，连获奖者本人杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E。 Hinton）在接受瑞典皇家科学院的电话采访时，也直呼“没有想到”。

　　2024年，普林斯顿大学的约翰·J·霍普菲尔德（John J。 Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·E·辛顿因“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”，获得诺贝尔物理学奖。获奖者将共享1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。

　　诺贝尔物理学奖为何花落机器学习？机器学习在过去15到20年里爆炸式发展，它利用了一种叫做人工神经网络的结构。所以当我们谈论人工智能时，通常指的是使用人工神经网络的机器学习。虽然计算机不能思考，但机器现在可以模拟记忆和学习等功能。这要得益于今年诺贝尔物理学奖得主的创造性工作。

　　今年的两位诺贝尔物理学奖得主两位获奖者约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿从20世纪80年代开始就在人工神经网络方面开展了重要工作。他们使用了物理学的工具来开发方法，这些方法是当今强大的机器学习的基础。

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　　霍普菲尔德创造了一种联想记忆，可以存储和重建图像和其他类型的数据模式。当给定一个不完整或稍微扭曲的网络模式时，霍普菲尔德的方法可以找到最相似的存储模式。

　　1980年，霍普菲尔德离开了普林斯顿大学的职位，他的研究兴趣把他带出了物理学同行们工作的领域。他来到加州理工学院担任化学和生物学教授。在那里，他可以使用计算机资源进行免费实验，并发展他关于神经网络的想法。但他并没有放弃自己的物理学基础。磁性材料由于原子自旋而使得每个原子都能成为一个微小的磁铁，相邻原子的自旋相互影响。得益于对磁性材料的了解，霍普菲尔德利用描述自旋相互影响时材料如何发展的物理学原理，建立了一个具有节点和连接的模型网络。霍普菲尔德等人继续发展霍普菲尔德网络的运作细节，例如可以存储任何值的节点，而不仅仅是0或1。如果把节点想象成图片中的像素，它们可以有不同的颜色，而不仅仅是黑色或白色。改进的方法使保存更多的图片成为可能，即使它们非常相似，也可以区分它们。

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　　图片来自诺奖官网。

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　　记住一幅图像是一回事，但要解释它所描绘的内容需要更多的东西。

　　辛顿曾在英格兰和苏格兰研究实验心理学和人工智能，他想知道机器是否能像人类一样学会处理模式，分类和解释信息。当霍普菲尔德1982年发表关于联想记忆的文章时，辛顿正在卡内基梅隆大学工作。辛顿将霍普菲尔德发明的网络作为一个新网络的基础，这种新网络使用另一种方法是玻尔兹曼机，可以学习识别给定类型数据中的特征元素。这一方法发表于1985年。

　　辛顿使用了统计物理学的工具，通过给机器输入案例来训练机器。玻尔兹曼机不是从指令中学习，而是从给定的例子中学习，它可对图像进行分类，或者为它所训练的模式类型创建新的案例。玻尔兹曼机每次更新一个节点的值，最终机器将进入一种状态，在这种状态下，节点的模式可以改变，但整个网络的属性保持不变。根据玻尔兹曼方程，每个可能的模式都有一个特定的概率，这个概率由网络的能量决定。当机器停止时，它创造了一个新的模式，这使得玻尔兹曼机成为了生成模型的早期例子。

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　　约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿因“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”，获得2024年诺贝尔物理学奖。

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　　20世纪90年代，许多研究人员对人工神经网络失去了兴趣，但辛顿是继续在该领域探索的科学家之一，他还在这项工作的基础上帮助启动了当前机器学习的爆炸性发展。2006年，他和同事开发了一种预训练网络的方法，该网络由一系列分层的波尔兹曼机组成。这种预训练为网络中的连接提供了一个更好的起点，从而优化了识别图像元素的训练。玻尔兹曼机常被用作一个大网络的一部分，可以用来根据观众的喜好推荐电影或电视剧。

　　值得一提的是，辛顿因在深度学习方面的贡献与约书亚·本希奥和杨立昆一同被授予了2018年的图灵奖。

　　今天的人工神经网络通常是巨大的，由更多层组成。它们被称为深度神经网络，它们的训练方式被称为深度学习。人工智能越来越深入各行各业、帮助科学研究。诺奖官方评价称，物理学为机器学习的发展提供了工具，物理学作为一个研究领域如何也从人工神经网络中受益将是有趣的。

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微小RNA获诺贝尔奖，哪些企业有相关技术布局？商业前景如何？ 2024年10月08日 21:47 澎湃新闻 诺贝尔奖让此前冷门的微小RNA赛道受到关注。 当地时间10月7日，瑞典卡罗琳医学院宣布，将2024年诺贝尔生理学或医学奖授予科学家维克托·安布罗斯（Victor Ambros）和加里·鲁夫昆（GaryRuvkun），表彰他们发现了微小RNA（也可称microRNA或miRNA）及其在转录后基因调控中的作用。                                 登录/注册后可看大图 当地时间2024年10月7日，瑞典卡罗琳医学院宣布，将2024年诺贝尔生理学或医学奖授予两名美国科学家维克托·安布罗斯和加里·鲁夫坎，以表彰他们发现了微小核糖核酸及其在转录后基因调控中的作用。视觉中国图

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微小RNA是一类在基因调控中发挥关键作用的小型RNA分子，其异常和突变可能导致各类疾病。据央视新闻，两位科学家的发现引入了一种新的基因调控原理，这对于多细胞生物至关重要，揭示了人类基因组编码超过一千种微小RNA。这一发现为理解生物体功能及其如何发育开辟了新的维度。

事实上，由于司美格鲁肽、替尔泊肽等GLP-1减肥药在全球的大火，今年GLP-1相关研究原本被视为是诺贝尔生理学或医学奖的大热门。如今花落微小RNA技术，有相关企业人士向记者感慨：“这次诺奖爆冷让我们这种冷门技术热了一把。”

澎湃新闻记者注意到，今年的诺贝尔生理学或医学奖揭晓以后，有部分投资者在互动平台提问上市公司是否有相关研究。澎湃新闻记者梳理发现，目前全世界范围内暂时没有相关药物获批，但相关检测类产品已经运用于癌症筛查。

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起源于新加坡的癌症早筛企业觅瑞(Mirxes)目前正在申请港股IPO，该公司旗下就拥有一款基于微小RNA技术的胃癌检测产品GASTROClear。10月8日，觅瑞联合创始人、执行总裁及中国区总裁邹瑞阳在接受澎湃新闻记者采访时表示，该产品已经在新加坡、欧盟、泰国等市场获批，国内预计在今年年底或明年获批。除了这款产品，公司针对肺癌、乳腺癌、肝癌、结直肠癌等高发癌种都有管线布局。

国内也有相关诊断企业布局有微小RNA技术。热景生物10月8日在官方公众号发布文章称，公司自主开发的外泌体miRNA全自动检测平台，结合了首创的糖链外泌体捕获技术GlyExo- Capture和精准的miRNA自动检测技术，为疾病的早期诊断提供了工具。目前，GIyExo-Capture平台开发的系列癌症早期诊断成果陆续通过注册检验（胰腺癌、肝癌、胃癌等），相关神经退行性疾病研发项目进展顺利。

美因基因（6667.HK）2024年半年报提到，公司用于阿尔茨海默病筛查的试剂盒为基于血浆的miRNA标志物检测。根据弗若斯特沙利文的数据，全球基因检测市场尚无任何注册用于筛查阿尔茨海默病的商业化基因检测试剂盒。公司正与天坛医院合作开发该产品，并与中国不同地区的多家医院合作进行多中心临床验证。公司使用不少于1500例样本，并运用机器学习算法，以筛选合适的生物标志物。