《AI 与物理学的融合：一场深刻的变革》

　在科技飞速发展的今天，2024 年诺贝尔物理学奖的颁发引起了广泛的关注与热议。此次奖项授予了 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton 两位科学家，以表彰他们 “为利用人工神经网络进行机器学习做出的基础性发现和发明”，这一决定让许多人感到意外，同时也引发了对物理学与人工智能关系的深刻思考。

　　清华大学基础科学讲席教授刘嘉在与搜狐科技的对话中，深入解读了此次诺奖 “爆冷” 背后的原因。他指出，机器学习最底层的基石是统计物理，将诺奖颁发给这两位人工智能领域的大神，有归宗认祖之感。人工神经网络由众多简单神经元组成，却能产生复杂行为，而统计物理正是描述这种现象的最佳工具。因此，将蓬勃发展的人工智能纳入物理体系，是必然的趋势。

　　从物理学的发展角度来看，这并非意味着物理学的不存在或进入瓶颈期。相反，正如刘嘉教授所言，学物理的人去做生物、化学、心理等其他学科，恰恰体现了物理作为自然科学基座的地位和无尽的生命力。现在物理学诺奖颁给人工智能，是物理学的自我革命和自我革新，它象征着物理学不再局限于传统领域，而是以开放的心态向全新的领域进军。

　　以获奖者之一的约翰・霍普菲尔德为例，他出生于物理世家，在贝尔实验室做出了许多杰出工作。后来，他为了上好生物学与物理学交叉的课程，进入神经科学领域。尽管他在物理系不被待见，但他的霍普菲尔德网络对 AI 尤其是类脑智能领域产生了巨大影响。

　　而另一位获奖者辛顿，其经历更是充满传奇色彩。他最初在剑桥大学学物理，后又涉足建筑、哲学、心理学等领域，最终选择了人工智能。他的家族传承着对人类未来的使命感，这也促使他不断探索帮助人类社会进步的道路。他发明的玻尔兹曼机，将统计物理学中的波兹曼分布用于神经网络的训练，成为人工神经网络发展的关键一步。

　　对于人工智能的未来，刘嘉教授也表达了自己的担忧与展望。他认为，自 OpenAI ChatGPT 3.5 问世后，人工智能进入了一个新的阶段。从短期看，它会带来金领职业的全面失业;从远期看，AI 在智力上超越人类只是时间问题。马斯克、Hinton 等人认为，或许在五六年内就会有超越人类的智能出现。

　　在人工神经网络方面，刘嘉教授指出，目前世界上只有一个第一梯队，美国远远领先，无论是理念还是实践应用。这得益于像 Hinton 这样具有低赢率、高赔率差异化信仰的人默默扎根。他们不在乎物质享受，一心投入研究，坚信大脑的工作方式就是人工神经网络的发展方向。而在中国，虽然有清华姚班、新雅书院等在努力，但势单力薄。我们缺少具有这种信仰的人，也在新兴学科和颠覆性非共识学科的布局上相对较少，大多处于跟风状态。

　　总之，2024 年诺贝尔物理学奖的颁发，标志着物理学与人工智能的深度融合，这是一场深刻的变革。我们应认识到人工智能的发展对人类社会的巨大影响，同时也要反思自身在科技发展中的不足，培养更多具有创新精神和坚定信仰的人才，为科技进步和人类未来做出贡献。如何看待人工智能在物理领域的应用?人工智能的发展对未来物理学研究有哪些影响?物理学的发展如何推动人工智能的进步?