問題星球

@ 七 仔 問：

2024年諾貝爾物理學獎出乎很多人的預料，頒給了物理學家約翰·霍普菲爾德和人工智能專家杰弗里·辛頓。物理學和人工智能是怎么聯系起來的？

盧健龍（新加坡國立大學物理學博士） 答：

確實，或許連獲獎者自己都想不到，這屆諾貝爾物理學獎居然花落人工智能領域。兩位科學家的獲獎理由是“關于通過人工神經網絡實現機器學習的奠基性發現和發明”。

人工神經網絡，簡稱神經網絡（Neural Network），是一種模擬人腦工作方式的計算模型。進入21世紀，神經網絡的發展得益于計算資源的提升和大數據的積累，特別是深度學習的興起。2006年，杰弗里·辛頓提出深度信念網絡，為深度學習奠定基礎。2012年，深度卷積神經網絡（如AlexNet）在圖像識別比賽中大幅領先，證明了深度學習的巨大潛力。此后，深度神經網絡在語音識別、自然語言處理、自動駕駛等領域取得了突破性進展。

事實上，神經網絡很早就被應用到物理學中，主要幫助物理學家分析復雜數據、建立模型、發現規律，甚至解決傳統方法難以處理的問題。物理學中的許多系統（如流體力學、量子力學和天體物理）往往涉及大量復雜的數學方程和多維數據，神經網絡在處理這些方面表現得非常出色。

神經網絡與物理學都追求對系統的精確描述與預測。物理學通過數學方程模擬現實世界，揭示系統背后的基本原理，而神經網絡以數據為驅動，學習數據中的模式并作出預測。在物理研究中，神經網絡可以通過大量實驗或觀測數據自我“學習”物理系統的行為，這使得物理學家能夠探索傳統分析方法難以觸及的領域。總的來說，神經網絡為物理學研究提供了強有力的工具，將數據驅動的分析方法與理論建模結合在一起，很可能幫助物理學家發現超出我們目前認知的新物理。

@ 江 華 問：

為什么一些歌曲的旋律一聽就令人上頭，充滿“魔性”？

沈倩倩（杭州市富陽區江南中學心理老師） 答：

一是生理反應。這類旋律通常具有很強的節奏感，像鼓點一樣一下下敲擊在人們的心上，使人的身體和大腦不自覺地跟著律動。人的聽覺系統會對節奏明快、音高變化頻繁等有特點的旋律更敏感，這種刺激通過神經傳導，大腦釋放多巴胺，于是人產生了愉悅感。比如《小蘋果》節奏活潑歡快，《最炫民族風》旋律朗朗上口，聽時大腦易被激活。

二是記憶特性。這些歌曲音程的跨度和音符的組合往往比較簡單又不失巧妙。當一段旋律不斷重復時，大腦會逐漸熟悉它，就像形成了一種記憶慣性。這種慣性會讓我們在聽到歌曲開頭時，就期待后續的旋律，進而反復聆聽，被記憶存儲。比如很多網絡熱歌，副歌部分旋律簡單且重復次數多，聽過幾次后就會不自覺地在腦海中回響。

三是情緒共鳴。魔性旋律能夠快速引發情緒反應。比如一些充滿活力的魔性旋律，能讓人感到興奮；帶有懷舊風格的旋律，讓人回憶起過去的美好時光。情緒的共鳴會加強人們對歌曲的喜愛，令人沉浸其中，享受歌曲帶來的情感體驗。比如《孤勇者》的溫暖和力量感，會讓大人小孩都忍不住循環播放。

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