《解密诺奖物理学奖为何颁给 AI：一场跨学科的风暴》

　2024 年诺贝尔物理学奖的颁发，犹如一颗巨石投入平静的湖面，激起了千层浪花。当宣布获奖者为 AI 领域的 Geoffrey Hinton 和 John Hopfield 时，争议瞬间在物理圈和 AI 圈同时爆发。

　　在诺奖公布的第二天，争议依然未平息。网友们纷纷质疑：AI 不是物理学!然而，这一决定并非毫无缘由。要理解为何诺贝尔物理学奖颁给了 AI 学者，我们需要追溯到深度学习爆发的那一年。

　　1986 年，Geoffrey Hinton 等人在《Nature》上发表的论文让训练多层神经网络的 “反向传播算法” 广为人知，自此神经网络开始重新走向 AI 舞台。尽管在随后的岁月里，反向传播算法引发的热潮曾被统计机器学习盖过，但 2012 年的一篇题为 “用深度卷积神经网络进行 ImageNet 图像分类” 的论文，彻底改变了这一局面。这篇论文中提出的 AlexNet 深度卷积神经网络在当年的 ImageNet 比赛上以碾压之势夺冠，成为了深度学习和人工智能重新成为热门领域的重要里程碑。

　　而 Hinton 在年轻时为了弄清楚人类大脑如何工作，先后学习生理学和哲学，最终转向 AI 研究。他一直受到大脑工作原理的启发，试图通过模拟事物的运行来测试理论。在这个过程中，他与 Ilya 的一次相遇成为了 AI 命运的转折点。Ilya 对 Hinton 的反向传播算法提出了新的思考，虽然一开始 Hinton 认为 Ilya 的想法是一种逃避，但事实证明 Ilya 是对的。当今 AI 的发展主要源于数据的规模和计算的规模，这也为后来的发展奠定了基础。

　　那么，AI 与物理学究竟有何关系呢?诺奖委员会解释道，人工神经网络是用物理学工具训练的。Hinton 以 Hopfield 网络为基础创建新网络时，使用了统计物理学的工具来学习和识别数据中的模式。Hopfield 网络更是与物理学关系紧密，它可以看作是物理学中 “自旋玻璃模型” 的扩展，利用了材料由于原子自旋而具有特性的物理学，整个网络的描述方式等同于物理学中发现的自旋系统中的能量。Hopfield Network 和玻尔兹曼机都是基于能量的模型，统计力学原理是两者的核心。

　　John Hopfield 在 20 世纪 80 年代初创建的 Hopfield Network，模仿了人脑储存信息的结构，其行为方式更像人脑。它由相互连接的节点组成，节点中的连接强度具有可塑性，形成了 “记忆”。Hopfield 以跨学科的视角阐述这个模型，解释了人工神经网络与物理学之间的联系。来自 MIT - IBM 实验室的物理学家 Dmitry Krotov 分享了 Hopfield Network 一个想法对统计物理学、计算机科学和人工智能、神经科学三大学科产生的巨大影响。

　　诺贝尔物理学奖颁给 AI 学者，并非是对传统物理学领域的背离，而是对跨学科研究的一种肯定。在当今时代，学科之间的界限越来越模糊，不同领域的知识相互交融，共同推动着科技的进步。Hinton 和 Hopfield 的工作，正是这种跨学科研究的典范。他们将物理学的工具和理念应用到 AI 领域，为人工智能的发展开辟了新的道路，同时也为物理学的应用拓展了新的领域。

　　这场由诺贝尔物理学奖引发的 AI 风暴，让我们看到了跨学科研究的巨大潜力。它提醒我们，在探索科学的道路上，我们不应局限于传统的学科界限，而应勇于在不同学科的 “缝隙” 中工作，找出知识的局限性，推动学科的发展，让科学更加丰富、深入和被理解。相信在未来，会有更多的跨学科研究成果涌现，为人类的进步带来新的动力。