2024年诺贝尔物理学奖出炉：为什么是人工神经网络机器学习？

2024年诺贝尔奖公布了，其中，特别受关注的物理学奖，颁给了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们利用人工神经网络实现机器学习的奠基性发现和发明。

看到这，也许有不少人会有点疑惑了：人工神经网络是跨学科的产物，本身涉及心理学、数学和计算机科学等多个学科，并不属于物理学，为什么诺贝尔物理学奖要发给研究这方面的科学家呢？带着疑虑，老陈找到了答案，现在就和大家分享其中的知识点，大家记得点赞、关注，这样随时可以看。

首先要搞清楚物理学研究的是啥，是物质、能量和它们之间相互作用的科学。而人工神经网络机器学习，其实也蕴含着深刻的物理原理。

一方面，人工神经网络的运行依赖于计算机硬件，而这方面的发展离不开物理学的进步。比如这两位科学家就利用物理学工具，构建了有助于为当今强大的机器学习奠定基础的方法。推动了人工神经网络的机器学习的相关技术的不断进步，以及应用落地。

此外，人工神经网络的一些特性，如并行计算、容错性等，也与物理学中的一些概念相似。例如，并行计算可以看作是一种类似于物理学中的多体问题的求解方法，而容错性则可以类比为物理系统的稳定性和鲁棒性。

所以，人工神经网络虽然看起来是计算机科学的研究成果，但它的背后却有着深厚的物理学根基。物理学在这种跨学科研究中有着重要贡献，而获奖的两位科学家，确实利用物理学在该领域作出了贡献。

另外，我们再从诺贝尔物理学奖项划分方式来判断。诺贝尔物理学奖是世界上最具权威性的物理学奖项之一，它旨在表彰那些在物理学领域做出杰出贡献的科学家。奖项的划分并没有一个固定的标准，但通常会考虑以下几个方面：

一是创新性。获奖的研究成果必须具有创新性，能够开辟新的研究领域或者对现有理论进行重大突破。例如，爱因斯坦的相对论和普朗克的量子论，都是具有划时代意义的创新成果，因此获得了诺贝尔物理学奖。

二是重要性。研究成果必须对物理学的发展产生重要影响，推动了学科的进步。这可以体现在理论的完善、实验技术的创新、实际应用的拓展等方面。例如，激光的发明不仅在物理学研究中有着广泛的应用，还在通信、医疗、工业等领域产生了巨大的影响，因此获得了诺贝尔物理学奖。

三是普适性。获奖的研究成果应该具有一定的普适性，能够适用于不同的物理系统和现象。例如，麦克斯韦方程组统一了电磁学，适用于各种电磁现象，因此成为了经典物理学的重要基石之一，麦克斯韦也因此获得了诺贝尔物理学奖。

当然，诺贝尔物理学奖的划分并不是绝对的，有时候也会受到一些其他因素的影响，比如研究成果的时效性、社会关注度等。但总体来说，奖项的评选是非常严格和公正的，只有那些真正具有卓越贡献的科学家才能获得这一殊荣。

而John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的研究成果也是具有创新性、重要性和普适性。他们的奠基性发现和发明为人工智能的发展奠定了坚实的基础，也为物理学与其他学科的交叉融合提供了新的思路和方法。所以，他们的成果是巨大的，可以对物理学的发展产生重要影响，获得诺贝尔物理学奖理所当然。

那么，你对人工神经网络机器学习获得诺贝尔物理学奖，又有什么看法呢？你认为物理学奖的划分应该更加严格还是更加灵活呢？欢迎在评论区留言讨论。