2024年诺贝尔物理学奖授予了约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），表彰他们在神经网络和人工智能领域的开创性贡献。他们的工作不仅推动了现代机器学习技术的发展，也为神经科学和物理学领域的交叉研究奠定了基础。

（图源：诺贝尔奖官网）  

约翰·霍普菲尔德：从物理学到神经网络的跨学科旅程

图源：Denise Applewhite / Princeton University via AFP - Getty Images

约翰·霍普菲尔德以其独特的学术之路闻名。他的科研生涯从物理学起步，专注于固体物理和电子在材料中的行为。然而，70年代末，他的研究方向发生了重大转变，开始跨入生物学领域，试图通过物理学模型解释神经元之间的相互作用。他在1982年提出的霍普菲尔德网络为神经网络领域开辟了新的研究方向。

有趣的是，霍普菲尔德的学术转折并非计划中的路径。在一次前往剑桥大学的访问学者期间，他开始对大脑如何进行“计算”产生浓厚兴趣，最终选择离开他熟悉的物理学，投身于一个全新的研究领域。他曾在一次采访中笑谈：“物理学太无聊了，我想试试更复杂的东西。” 这种探索精神让他勇敢地打破学科界限，在加州理工学院和普林斯顿大学之间建立了神经系统与物理系统的桥梁。

霍普菲尔德对世界的好奇心从小就显现出来。他的父母都是物理学家，家里的讨论往往围绕着科学展开。霍普菲尔德曾说：“原子、洗衣机、自行车，这些都是物理学研究的对象。” 这种以“世界是可以理解的”为中心的思维方式激发了他后来在神经网络领域的开创性研究。

杰弗里·辛顿：从布尔代数到深度学习

(图源：Fortune)

杰弗里·辛顿被誉为“深度学习之父”，而他的数学天赋可以追溯到家族历史。他的曾祖父乔治·布尔发明了布尔代数，这一数学系统今天仍然在计算机科学中发挥着重要作用。辛顿的家族背景无疑影响了他对数学和逻辑的理解。

辛顿早在20世纪80年代就开始探讨如何通过计算模型模拟大脑的工作方式，尽管当时这一想法并不被主流科学界认可。他凭借自己的坚持，开发了反向传播算法，为今天的深度学习模型奠定了基础。这一算法的成功使得人工智能得以在图像识别、自然语言处理等复杂领域取得突破。

尽管辛顿已经取得了如此多的成就，他依旧保持谦逊。他常常把自己看作是“试图理解大脑工作方式的普通科学家”，并且从不害怕挑战传统观点。

争议：人工智能与物理学的界限模糊

尽管霍普菲尔德和辛顿的工作为现代神经网络和人工智能技术的发展做出了重要贡献，但这一诺贝尔物理学奖的颁发也引发了关于学科界限的争议。有人质疑，神经网络和机器学习更多属于计算机科学和数学的范畴，而不是传统的物理学领域。更有甚者提出“物理学不存在了”的观点，认为物理学奖项不应授予计算机领域的研究者。

对此，诺贝尔奖委员会解释说，物理学并不局限于研究物质和能量的传统问题，而是包括了对复杂系统和非线性动态的探索。霍普菲尔德的神经网络模型，尽管广泛应用于计算机科学，但其本质上是受物理学启发的系统，展示了物理学在跨学科研究中的深远影响。

此外，物理学家和科学家们也指出，神经网络的工作机制与物理学中的能量最小化、平衡态等概念紧密相关，这些都使得该领域的研究能够归入物理学的范畴。

跨学科研究的重要性

霍普菲尔德和辛顿的获奖，再次证明了跨学科研究在现代科学中的重要性。在过去的几十年中，物理学与其他领域的交汇产生了许多突破性发现。无论是生物物理学、量子计算，还是如今的神经网络研究，这些领域的进展都依赖于跨学科的思维方式和研究方法。

尤其是随着人工智能技术的崛起，物理学作为一种基础科学，不再仅仅局限于研究物质的基本结构，而是扩展到理解复杂系统、处理大数据等领域。神经网络和深度学习的研究，不仅对物理学家产生了启发，也为人工智能和神经科学的融合提供了新的视角。

展望未来，神经网络的研究仍有巨大的潜力。特别是在量子计算和神经网络相结合的新兴领域，如量子神经网络（Quantum Neural Networks, QNNs），这一领域可能带来全新的科学突破。霍普菲尔德和辛顿的工作为未来的研究奠定了坚实的基础，展示了物理学、计算机科学和神经科学相互交织的巨大潜力。

参考文献：

Press release: The Nobel Prize in Physics 2024 - NobelPrize.org

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