寻找机器学习的“热力学”：临界相变如何启发机器学习研究？

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原标题：寻找机器学习的“热力学”：临界相变如何启发机器学习研究？
关键字：物理,计算机科学,算法,物理学,机器
文章来源：人工智能学家
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内容摘要：

‍导语2024年诺贝尔物理学奖授予人工神经网络和机器学习的基础性研究，可以说是统计物理引发的机器学习革命。（古老的）统计物理与（年轻的）计算机科学有怎样的相似性？如何用统计物理来帮助理解大语言模型？在 Quanta Magazine 的这篇采访中，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）计算统计物理实验室的科学家认为，18世纪人们为了理解蒸汽机发展了热力学，如今我们也需要寻找机器学习的“热力学”。研究领域：统计物理，理论计算机科学，大语言模型，临界相变来源：集智俱乐部‍‍
作者：John Pavlus
译者：彭晨
编辑：梁金
捷克科学家 Lenka Zdeborová 青少年时曾在艾萨克·阿西莫夫的小说中瞥见了自己的未来。阿西莫夫《基地》系列小说中的人物发明了一种被称为“心理史学”的数学方法，通过平均数十亿人的随机行为来预测银河帝国的命运和人类的未来。Zdeborová 回忆说，这个理念当初给她一种“迷人的感觉”，当后来遇到可以用于理解大量不可预测元素的方法时，她感到似曾相识。
”我意识到，‘哦天哪，阿西莫夫是在描述统计物理学，’”她说。统计物理学通过应用于单个分子的规则来描述物质的总体特性。

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