今天，2024年諾貝爾物理學(xué)獎公布，頒發(fā)給了約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛頓（John J. Hopfield），以表彰他們在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開創(chuàng)性的貢獻(xiàn)。

辛頓是深度學(xué)習(xí)的里程碑式人物，當(dāng)下如日中天的生成式人工智能，包括ChatGPT的興起都是得益于他的理論。隨著人工智能的影響越來越大，辛頓完全有可能在未來成為影響人類歷史進(jìn)程的重要人物之一。某種程度上，辛頓獲得諾獎很大程度上是諾獎的驕傲，諾貝爾委員會也不想錯過這個熱點(diǎn)。

實(shí)際上辛頓的主要貢獻(xiàn)是在深度學(xué)習(xí)算法上的創(chuàng)新，這個成就更靠近數(shù)學(xué)或計算機(jī)，辛頓也實(shí)至名歸獲得了2018年的圖靈獎。如果要把他的成就解釋到物理上，連辛頓自己都感到很意外。不管怎么說，這樣的人物，得個諾貝爾物理學(xué)獎，人們只是感到意外，估計不會有異議。

有意思的是，辛頓在深度學(xué)習(xí)上的很多技術(shù)都申請了專利，這些專利大部分都轉(zhuǎn)讓給了谷歌公司。特別是Dropout的專利，獲得授權(quán)之后，還曾一度影響行業(yè)關(guān)注。

來源于Maxipat

Hinton在發(fā)表AI領(lǐng)域里程碑式的論文之后，前后申請了十幾件相關(guān)的專利，這些專利目前都在Google的名下，主要的專利列表如下所示：

其中比較重要的專利是US9406017B2，涉及一個與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中至少一些層的特征檢測器相連的開關(guān)。在每個訓(xùn)練案例中，該開關(guān)根據(jù)預(yù)設(shè)的概率隨機(jī)選擇性地禁用每個特征檢測器。隨后，針對每個訓(xùn)練案例的權(quán)重進(jìn)行歸一化處理，以便將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于測試數(shù)據(jù)。解決的技術(shù)問題是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中如何有效地利用特征檢測器并提高模型的泛化能力。（來源于Maxipat的解讀）

這些專利都是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)專利，一般企業(yè)是很難繞過去的，不過谷歌去維權(quán)的概率也不大，谷歌的目標(biāo)是開源平臺。不過沒想到在生成式AI還是讓openAI摘了果實(shí)。

Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)工作的AI加速，主要包括輔助創(chuàng)新：提高研發(fā)的科技創(chuàng)新效率，通過problem-solution算法深層關(guān)聯(lián)到的真實(shí)技術(shù)方案，能夠跨領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)方案的深層挖掘和關(guān)聯(lián)；智能搜索與分析：將專利搜索和報告制作借助AI實(shí)現(xiàn)智能化，包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告，采用GT搜索算法（graph transformer）（），系統(tǒng)真正做到理解概念后再搜索。目前開放注冊中。

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