咱们机器学习领域未来可期啊！小伙伴们还不跟着果叔撸起袖子加油干！果叔这会分享这个事确实没赶上第一班车，但是！果叔有自己的感触啊，总得给我时间整理酝酿不是！先说怎么个事哈：北京时间10月8日下午5点45分许，2024年诺贝尔物理学奖揭晓。美国和加拿大科学家John J. Hopfield、Geoffrey E. Hinton获奖，以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。
乍一看，这不是传统物理学的任何一个分支领域，大家都开玩笑说“诺贝尔物理学奖在抢图灵奖饭碗”。包括获奖人Hinton教授在得知这一结果后，在接受电话采访时直言：“I have no idea that will happen（我没有想到）”。
诺奖获得者说：如果能弄清一大批聪明人正在研究什么，然后你再去做不一样的研究，总是一个好主意。如果你已经在某个领域取得一定的进展，那就不需要其他新的想法，只需要将现有的研究深挖下去就可以成功。但如果你想研究一些新想法，比如构建大型硬件，那也非常不错，尽管前路可能有些曲折。 莫愁前路无知己，遇到科研难题，生信分析搞不定，代码获取不了，数据分析卡顿，这些问题果叔通通帮你排除万难，助力你轻松摘得文章，时间不等人，诺奖都看上机器学习了，你还不抓住这波热度，学一技傍身嘛，赶紧来领取果叔的课吧~
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一、诺奖新突破
交叉领域获奖，看来也不是什么新鲜事了~正如华侨大学郑志刚教授所言，2021 年和 2024 年的诺贝尔物理学奖都体现出这种风格。
深度学习领域的资深专家王庆法也表示，John Hopfield 作为地道的物理学家，跨界发明了人工神经网络，这充分说明很多学科的前沿边界已经变得非常模糊。Hopfield 扩展了统计物理学的边界，使其涵盖生命现象，从分子水平信息传输的动力学到神经网络的动力学，创建了一种用于思考大脑计算的新语言。
此次诺奖的颁发，不仅是对两位科学家个人成就的肯定，更是向世界传达了一个重要信号：跨学科研究在当今科学领域的重要性日益凸显。
两位获奖者自 20 世纪 80 年代起就在人工神经网络领域做出了重要工作。Hopfield 发明的网络可以存储和重构图像及其他类型的数据模式，而 Hinton 在此基础上开发的玻尔兹曼机，更是推动了当前机器学习爆炸式的发展。这一成果的取得，离不开他们对不同学科知识的融合运用。
二、获奖者贡献
（一）霍普.菲尔德的成就
约翰・霍普菲尔德创建了一种联想记忆方法，为机器学习奠定了重要基础。他的联想记忆网络能够存储和重构图像或其他类型的数据模式。这种创新不仅在机器学习领域具有重大意义，还扩展了统计物理学的边界，使其涵盖生命现象。从分子水平信息传输的动力学到神经网络的动力学，霍普菲尔德创建了一种用于思考大脑计算的新语言。他的研究成果为不同学科之间的融合提供了典范，将物理学与生物学、计算机科学等领域紧密联系起来。例如，通过对神经网络动力学的研究，为理解大脑的计算机制提供了新的视角。
（二）辛顿的成就
杰弗里・辛顿发明了一种可以自动发现数据中属性的方法，可用于识别图片中的特定元素等任务。他从未正式上过计算机课程，本科在剑桥大学读的是生理学和物理学，期间曾转向哲学，但最终拿到的却是心理学方向的学士学位。学术道路看似踉踉跄跄，但Geoffrey Hinton却成了笑到最后的那个人，他被誉为「深度学习教父」，并且获得了计算机领域的最高荣誉「图灵奖」。
他以霍普菲尔德网络为基础，开发了玻尔兹曼机。玻尔兹曼机可以学习给定数据类型的特征元素，在图像分类、新材料创建等方面发挥了重要作用。辛顿的贡献推动了机器学习的快速发展。例如，在材料科学领域，利用玻尔兹曼机可以快速准确地预测新材料的性能，大大缩短了新材料的研发周期。在日常生活中，玻尔兹曼机也被广泛应用于人脸识别和语言翻译等领域，为人们的生活带来了极大的便利。
三、交叉学科体现
（一）起源于物理学
John Hopfield 和 Geoffrey Hinton 的研究成果起源于物理学，他们利用理论物理和生物物理理论为构建人工智能科学理论奠定了基础。Hopfield 早年在普林斯顿大学获得博士学位，主要研究计算神经科学，其研究跨越了物理学、神经科学和计算机科学。他将物理中的能量最小化概念应用到神经网络中，提出了 “Hopfield 网络”，这种网络的设计灵感来源于生物神经系统的工作原理，利用物理学中的自旋系统能量来描述数据特征。辛顿早年在爱丁堡大学获得博士学位，作为人工智能领域的领军人物，他的研究也与物理学紧密相关。他们的工作将物理学的工具和方法引入到人工智能领域，为机器学习的发展提供了新的思路和方法。
（二）多学科融合
人工神经网络的发展充分体现了多学科的融合。人工神经网络的概念最初受大脑结构的启发，其基本架构模仿生物神经元网络，将 “神经元” 表示为节点，“突触” 表示为加权连接。在这个过程中，融合了物理学、神经科学和计算机科学等多个学科。物理学为人工神经网络提供了自旋系统等理论工具，帮助描述数据特征和网络的能量状态；神经科学为其提供了对大脑神经元工作原理的理解，启发了网络的架构设计；计算机科学则为其提供了实现和应用的技术手段。这种多学科的融合促进了知识的交融与创新，使得人工神经网络能够不断发展和完善。例如，霍普菲尔德网络利用物理学原理实现了图像及数据模式的存储和重建，而玻尔兹曼机则利用统计物理学方法进行训练，实现了图像分类和新示例的创建。
四、交叉学科受青睐原因
（一）多学科整合拓宽研究视野
在 2024 年教育部人文社科项目中，“交叉学科 / 综合研究” 立项达 773 项，占比 21.3%，不仅立项数量最多，增幅也最大。这种多学科整合能够从多个学科中汲取理论和方法，形成整合性的研究框架，拓宽课题选题的研究视野。在 2024 年诺贝尔物理学奖的颁发中，也体现了多学科整合的重要性。John Hopfield 和 Geoffrey Hinton 的研究成果起源于物理学，同时融合了神经科学和计算机科学等多个学科，为人工智能科学理论的构建奠定了基础。
（二）多样文化碰撞激发创新
当课题选题以多种不同文化为载体进行 “交叉” 时，会产生多样文化碰撞，激发创新。这种碰撞可以发生在横向维度（比如 “中外”）、纵向维度（比如 “古今”），也可以是同一国家内部不同地区之间，以及同一地区不同对象之间。在交叉学科的研究中，不同文化背景下的知识和实践相互碰撞，可能产生负面的、需要反思和批判的结果，但也正是这种碰撞能够激发创新思维。
深度学习的下一个大事件
我们现在所看到的如此规模的计算机神经网络是通过获取可用于训练网络的大量数据以及计算能力的巨大提升发展而来的。现今的人工神经网络通常是巨大的，由许多层组成。这些被称为深度神经网络，它们的训练方式被称为深度学习。深度学习的发展取决于，在拥有海量数据和强大算力的大型网络中做随机梯度下降，基于此，一些想法得以更好地生根发芽，比如随机失活（dropout）和现在的很多研究，但这一切离不开强大算力、海量数据以及随机梯度下降。说到海量数据处理分析，那肯定少不了稳定服务器的加持，自己配置一个肯定不划算，维护成本高不说还贵，不如找果树领取试用！专人负责维护，随叫随在，好用你再来，感兴趣随时来找果叔噢~
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