慈大諾貝爾講座 首場探討物理學獎的重大貢獻

2024年諾貝爾獎陸續揭曉，涵蓋醫學、物理學、化學、文學、和平與經濟學等領域。慈濟大學校慶期間舉辦舉辦諾貝爾獎系列專題座談，邀請各領域的學者專家分享得獎者的重要貢獻。首場座談由慈大博雅天空學院舉辦，於10月15日進行諾貝爾物理獎分享，主題是「人工神經網絡與AI發展——2024年諾貝爾物理學獎得主Hopfield與Hinton的研究發現」。

座談會由劉怡均校長主持，邀請東華大學物理學系特聘教授鄭嘉良、慈濟大學講座教授劉尚志、人文傳播暨社會科學院院長許峻嘉，以及花蓮慈濟醫院人工智慧醫療創新發展中心副主任陳靈均，從物理、神經科學、AI應用和法律等層層面探討。現場超過70位師生參加。

2024年諾貝爾物理獎得主，由美國科學家霍普菲爾德（John J. Hopfield）、與加拿大科學家辛頓（Geoffrey E. Hinton）共享殊榮，他們重要的貢獻讓奠定了現今AI人工智慧的基礎，使得機器學習與人工神經網絡成為可能。

慈大劉怡均校長致詞表示，希望藉由諾貝爾系列專題，讓師生從得獎者的歷程中，學習他們的研究方法和精神，今年兩位物理學得主，他們因為「想要解決問題」，跨領域學習新的知識。劉校長也為大家解說人類大腦學習的過程，並鼓勵師生們透過學校舉辦的系列講座，展開對科學和研究方向的更多思考。

霍普菲爾德（John J. Hopfield）是固態物理學家，也研究分子生物學，神經科學等領域，1980 年代初，首次提出「循環神經網路」(Recurrent neural network，RNN)，形容電腦如何利用歸納法來自我學習。辛頓（Geoffrey Hinton）1986年發表的「多層神經網路反向傳播演算法」，被稱為是人工智慧（AI）教父。

「AI是物理嗎？」為什麼諾貝爾物理學獎，會頒給看起來應該是電腦和 AI 領域？東華大學鄭嘉良特聘教授首先拋出問題，他提到霍普菲爾德利用物理學的原理，提出了一種能儲存和重建資訊的聯想記憶模型。AI在物理學獎得獎，是「Physics inspired invention」基於物理學的概念應用所獲得的肯定，從近幾年的諾貝爾得獎中，看到現在科學界需要跨領域的研究和合作，將不同學科或領域的知識、方法和觀點整合「Trans-Disciplinary」，用來解決複雜的問題或創新研究。

慈濟醫院人工智慧醫療創新發展中心副主任陳靈均和人文傳播暨社會科學院許峻嘉院長，從AI人工智慧的應用到人才需求談起，許院長並分享慈濟與中研院「AI到原鄉」計畫，廣邀不同領域的同學成為AI種子，增進自己能力外也到原鄉教導小學生。

獲得本屆諾貝爾物理獎的辛頓，曾多次指出AI的快速發展可能會導致意想不到且對人類有害的後果。劉尚志講座教授從AI的管制上指出，因應AI帶來的變化以及風險，應從五個方向來監管AI的使用:AI透明性、當責性、資料安全性、隱私保護、倫理價值等。

今天參與的師生來自不同科系，人類發展與心理學系的王梓圳同學更邀請了醫學資訊、外文、醫工、分遺的同學一起參加，王同學表示，AI模擬大腦神經學習，與人類心理學也有相似處，他對如何管理不同專科的知識，進行更精確更深入的研究很感興趣，未來學校還有諾貝爾獎座也會邀請同學來聽。

撰文、攝影／李家萓