北京時間2024年10月8日下午，瑞典皇家科學院宣布，將2024年諾貝爾物理學獎授予霍普菲爾德和欣頓，以表彰他們在使用人工神經網絡的機器學習方面的基礎性發現和發明．

什么是機器學習

機器學習是一種實現人工智能的方法，是人工智能的核心，機器學習最基本的作法，是讓計算機用算法來解析數據、從中學習，然后對真實世界中的事件作出決策和預測，機器學習利用了一種叫作人工神經網絡的技術，當我們談論人工智能時，通常指的就是這種技術．

雖然計算機不能思考，但是它可以模擬人類大腦的記憶和學習等功能．今年的諾貝爾物理學獎得主讓這一點成為現實，霍普菲爾德發明了一種聯想記憶方法，能夠存儲并重建數據，為計算機提供了模擬人類記憶的新途徑．欣頓發明了一種能夠自主發現數據中特性的方法，使得計算機能夠執行復雜任務．如識別圖像中特定的元素．

機器學習與物理

諾貝爾物理學委員會在頒獎詞中指出，霍普菲爾德和欣頓的研究與物理學密切相關，他們的工作涉及統計物理、數學物理和非線性物理等多個領域，將物理學與計算機科學、數學、統計學和腦科學等學科進行了深入交叉，這種跨學科的研究方法，為人工神經網絡的發展提供了全新的視角和思路．

諾貝爾物理學委員會秘書丹尼爾松在接受記者采訪時提到：一方面，正是物理學原理為兩名科學家提供了思路：另一方面，他們的研究成果又推動了多個領域的研究，不僅包括粒子物理、材料科學和天體物理等物理學領域的研究．還包括計算機科學、數學等其他領域的研究．

諾貝爾物理學委員會主席穆恩斯表示：“獲獎者的工作已經產生了巨大的效益．在物理學領域，我們將人工神經網絡應用于廣泛的領域，例如開發具有特定屬性的新材料．”

學科交叉融合

這一獎項也引發了關于物理學與其他學科交叉融合的討論，隨著科技的飛速發展，越來越多的領域開始呈現出跨學科的特點，作為自然科學的基石，物理學與其他學科的交叉融合將為人類探索未知世界提供新的思路和方法．

2021年．氣候學家真鍋淑郎、哈塞爾曼和帕里西就因建立地球氣候的物理模型、量化其可變性并可靠地預測全球變暖的相關研究，而獲得了當年的諾貝爾物理學獎．

此次諾貝爾物理學獎的頒發，不僅是對霍普菲爾德和欣頓個人成就的認可，也是對人工智能領域整體發展的肯定，此次頒獎將激勵更多科學家投身人工智能的研究和創新，推動這一領域不斷向前發展．