2024年10月8日，瑞典皇家科学院宣布了一个令世界震惊的消息：将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿，以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。这一决定不仅标志着物理学领域的重大突破，也彰显了物理学与其他学科交叉融合的趋势。
霍普菲尔德和辛顿的研究领域是统计物理、数学物理、非线性物理，他们的研究将物理学与数学、统计学、计算机科学、脑科学等学科进行了交叉。他们研发的人工神经网络是典型的复杂系统，需要用格物致知的精神去深入探究。人工神经网络是20世纪80年代以来，人工智能领域兴起的研究热点，它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
霍普菲尔德发明的霍普菲尔德神经网络，是用来描述和模拟人脑联想记忆的。这是一种结合存储系统和二元系统的神经网络，提供了模拟人类记忆的模型。例如，当人们感知到一些事物或经历了某件事后，其记忆会被唤醒，脑海中浮现出越来越清晰的图景。霍普菲尔德神经网络也有这个功能，科研人员可以把曾输入神经网络的一张图片加工一下，让它的部分像素缺失，随后将这张图片输入神经网络。经过多次循环，它会神奇地让原图复现，就像人脑将遗忘的事物回忆起来一样。
辛顿则发明了一种可以自动发现数据特征的方法，从而执行“识别图片中特定元素”等任务。他以霍普菲尔德神经网络为基础，创建了一个使用不同方法的新网络——玻尔兹曼机，这种网络可以学习识别给定类型数据中的特征元素。辛顿使用统计物理学的工具，通过输入在机器运行时很可能出现的例子来训练机器。玻尔兹曼机可用于分类图像，或创建与其训练模式类型相似的新例子。在此基础上，辛顿继续研究，助力启动了当前机器学习的飞速发展。
如今，深度学习模型已成为连中学生都可熟练使用的AI工具，而这些模型正是在这两位获奖者的成果上不断演进而来。他们的研究不仅推动了人工智能的发展，也为物理学领域带来了新的突破。这一奖项的颁发，无疑是对他们多年来在人工神经网络和机器学习领域研究的肯定。
然而，这一决定也引发了广泛的争议和讨论。一些物理学家和AI大佬发帖追问：物理学不存在了？这一奖项的“跨界”是否意味着物理学的研究范围正在发生变化？事实上，这一奖项的颁发恰恰凸显了前沿学科的交叉与互通性。近年来，诺贝尔物理学奖越来越垂青交叉研究，2020年的诺贝尔物理学奖颁给了数学家彭罗斯，2021年的诺贝尔物理学奖则颁给了研究复杂系统的气象学家真锅淑郎和克劳斯·阿塞尔曼。霍普菲尔德和辛顿的获奖，也是这一趋势的延续。
尽管存在争议，但不可否认的是，霍普菲尔德和辛顿的研究成果已经广泛应用于各个领域，改变着人们的日常生活，也正推动着人类对未知的探索。他们的研究不仅让人类工具箱中出现了新工具AI，也为物理学领域带来了新的研究范式和思路。
随着AI技术的不断发展，越来越多的科研人员正在使用机器学习继续拓展着物理、化学、生物等研究边界。这一趋势无疑将推动物理学与其他学科的交叉融合，为科学的发展带来新的机遇和挑战。诺贝尔物理学奖颁给AI专家，不仅是对这一领域研究的肯定，也是对未来科学发展的期许和展望。
