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LeCun最新演讲，公开暗示：

本年诺贝尔奖颁给AI，是诺奖委员会感到压力的斥逐，需要承认深度学习的影响。 但物理奖颁给Hinton和Hopefield，获奖后果玻尔兹曼机和Hopefield汇注现时满盈不消。

谈话间不乏玩弄“化学奖塞不下更多东谈主，是以只可选了物理”，“Hopefield是生物物理学家，Hinton的模子以物理学家定名，拼凑合理”。

台下不雅众也蚌埠住了，爆发阵阵笑声。

家喻户晓，本年的诺贝尔物理学奖颁给了机器学习前驱Hopfield、Hinton，前者因其“漠视了Hopfield神经汇注，以十分于物理学中自旋系统能量的形式进行描摹”，后者因其“漠视的玻尔兹曼机，使用了统计物理学中的器用”。

有东谈主把视频发在了X上，网友看到LeCun此番发言一时辰炸开了锅。

有东谈主认为LeCun这是酸了。

也有东谈主认为LeCun说的不无风趣风趣。

具体怎么回事？

最近，LeCun插足了题为“机器怎么达到东谈主类水平智能”的主题讲座。

就在步履将要末端的时候，回话了群众漠视的一些感兴味的问题。

一运转的问题是：这些东谈主工智能模子，实体化的脚色是什么，以末端简直的智能。

LeCun是这样回话的：

我认为这相等关键。 往常五六年中，对寰宇模子及雷同观念作念出风趣孝顺的东谈主是机器东谈主科学家，他们尝试将机器学习诓骗于机器东谈主技能，因为你无法在机器东谈主技能上舞弊。你果真需要一个了解物理寰宇运作形式的系统。 是以几年前，当咱们在筹划开设AI磋议实验室时，我斟酌是否有咱们不应该磋议的AI规模，其时获取的回话是Facebook莫得原理从事机器东谈主技能。 因此，两年来咱们并未波及机器东谈主技能。 但两三年后，我意志到在机器东谈主技能中有好多风趣的事情不错作念，不错推进AI的发展。因此，咱们建树了一个小范围的机器东谈主技能团队，其后迟缓发展，现时咱们有一个大团队。 机器东谈主技能现时已成为行业的热点话题。因此，磋议实验室的脚色是提前五年意想此类趋势，这样当你的上级来找你，问咱们在X方面作念了什么时，你不错说，咱们往常五年一直在磋议X。

之后LeCun又回话了这样的一个问题：

Surya Ganguli瞻望，这个世纪将是咱们简直领略东谈主工智能并构建像上个世纪咱们构建通讯表面那样的东谈主工智能表面的期间。你对此有何看法？

LeCun：

我莫得一个简直的谜底，我认为有许多不同的形式不错从不同的角度领略深度学习，脱落是自监督学习等。比如我的一个博士后是一位信息表面家，亦然一位统计物理学家。 执行上，统计物理学家在1980年代对神经汇注很感兴味，但在90年代这种兴味有所减轻，现时由于深度学习尽头数学基础，如我屡次筹划的基于能量的模子框架，他们又再行回到了这一规模。 我的这个博士后试图通过分析和建模自我监督的运行，使用诸如信息内容和互信息之类的权衡进行表面磋议。咱们统统写了好多论文，主若是他在这个话题上的责任。 也许下一个抨击会来自统计物理学，我对传统表面蓄意机科学并不抱有太大但愿。

借此话茬，LeCun一忽儿被问到“你怎么看最近的物理诺贝尔奖呢”。

于是就有了开端的那一幕，LeCun的圆善回话是这样婶儿的：

我对此的印象是，诺贝尔委员会受到了一些压力，需要奖励深度学习规模的孝顺。 这少量不错从瑞典电视台的记录片和电视新闻节目中看出，有东谈主认为诺贝尔奖应该颁给对AI规模有要紧影响的东谈主士，而非仅仅物理学规模的不为东谈主知的孝顺者。 因此，委员会彰着倾向于奖赏从事卵白质结构瞻望的科学家，如AlphaFold团队和David Baker的实验室。 是以他们可能决定这样作念，但随后他们也决定应该相同奖励那些为基础科学理念作念出孝顺的东谈主。 因化学奖项的东谈主数铁心，他们聘请了物理学奖项，而且聘请了物理生物学家John Hopfield。 即便Geoffery Hinton不是物理学家，但他的模子被称为“Boltzmann机器”，而Boltzmann在科学物理中是外传，这整件事在这种情境下说得通。 但你必须意志到，尽管我对诺贝尔奖颁给从事神经汇注磋议的东谈主感到相等兴隆和激动，认为这很棒，但Hopfield汇注和Boltzmann机还是不再被使用，它们在观念上很风趣，但执行上满盈不消，没东谈主使用它们了。 咱们现时使用的是反向传播。这是一个风趣的观念，但我对此无可厚非。LSTM之父也有异议

和LeCun的不雅点不太一样，LSTM之父Jürgen Schmidhuber在X上连发推文，不雅点和用词愈加机敏，告成暗示这“波及蓄意机科学规模的抄袭和差错包摄问题”。

Jürgen Schmidhuber咋说的，给群众放在这儿了：

2024年诺贝尔物理学奖因科学中的剽窃步履及差错归因而颁给Hopfield和Hinton。这主要波及Amari的“Hopfield汇注”和“Boltzmann机”。 1、1925年发布的Lenz-Ising轮回架构经受类神经元元素[L20][I24][I25]。1972年，申一Amari使其具备自适当性，大约通过窜改蚁合权重学习输入模式与输出模式的关联[AMH1]。关联词，在“2024年诺贝尔物理学奖科学布景”中，Amari仅被粗略说起。厄运的是，Amari的汇注其后被称为“Hopfield汇注”。Hopfield在十年后再行发表此汇注[AMH2]，却未援用Amari，后续论文亦然。 2、Ackley、Hinton和Sejnowski在1985年对于Boltzmann机的论文[BM]筹划了神经汇注掩盖单位中里面暗示的学习[S20]。它未援用Ivakhnenko和Lapa在1965年对里面暗示深度学习的首个责任算法[DEEP1-2][HIN]，也未援用Amari在1967-68年通过飞快梯度着落（SGD）端到端学习深度神经汇注里面暗示的孤独责任[GD1-2]。作家的后续探员[S20][DL3][DLP]及“2024年诺贝尔物理学奖科学布景”均未说起这些深度学习的发祥。([BM]也未援用Sherrington和Kirkpatrick[SK75]以及Glauber[G63]的干系前驱责任。) 3、诺贝尔委员会还嘉赞了Hinton等东谈主在2006年的深度神经汇注分层预检修体式[UN4]。关联词，这项责任既未援用Ivakhnenko和Lapa在1965年的原始深度神经汇注分层检修[DEEP1-2]，也未援用1991年深度神经汇注无监督预检修的原始责任[UN0-1][DLP]。 4、Popular information称：“1960年代末，一些令东谈主悲怆的表面斥逐使许多磋议者怀疑这些神经汇注永恒不会有任何执行用途。”关联词，深度学习磋议在1960-70年代显著是活跃的，尤其是在英语寰宇除外。[DEEP1-2][GD1-3][CNN1][DL1-2][DLP][DLH]。 5、在以下参考文件[DLP]中，不错找到更多剽窃和差错归因的案例，该文件也包含了上述其他参考。不错从第3节运转阅读：[DLP] J. Schmidhuber (2023). 三位图灵奖得主怎么再行发表他们未始归功于原创者的关键体式和思法。技能呈报IDSIA-23-23，瑞士AI实验室IDSIA，2023年12月14日。 参见以下参考文件[DLH]了解该规模的历史：[DLH] J. Schmidhuber (2022). 当代AI与深度学习的忽闪历史。技能呈报IDSIA-22-22，IDSIA，瑞士卢加诺，2022年。预印本 arXiv:2212.11279。

参考贵寓

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

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