2024诺贝尔物理学奖为何颁给AI科学家？背后意义深远何福：朱元璋的宿将，成功平定刀干孟的叛乱，在靖难中被朱棣击败

2024年度诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德与杰弗里·辛顿，以表彰他们在利用人工神经网络进行机器学习方面的基础性发现和发明。这一决定开创历史性先例，引发广泛讨论与质疑。

人类对智能本质的探索从未停止，图灵的演讲为人工智能发展奠定基础。20世纪中叶起，科学家受生物神经系统启发构建数学模型，人工神经网络研究启航，但发展遇瓶颈。霍普菲尔德与辛顿将物理学理论融入，带来革命性突破。

霍普菲尔德早期研究凝聚态物理，1982年提出霍普菲尔德网络模型，借鉴自旋玻璃理论，构建简洁高效架构。其核心创新是引入伊辛模型，使网络在能量最小化时“记忆”信息，虽有局限，但意义深远，推动神经网络在多领域应用。

辛顿坚守神经网络研究，1985年提出玻尔兹曼机模型，是霍普菲尔德网络的延伸。其工作原理基于玻尔兹曼分布理论，通过调整能量值学习复杂特征。模型引入反向传播算法，与退火过程相似，使预测更准确。

辛顿家族物理学底蕴深厚，1986年提出受限玻尔兹曼机提升训练速度，后续开发优化系列深度学习模型和算法，为深度学习发展奠定理论基石。

物理学为神经网络发展提供理论基础和创新动力，从玻尔兹曼分布到量子计算，诸多物理学思想和技术应用于神经网络优化。同时，人工智能也在赋能基础科学，如AlphaFold模型助力蛋白质结构预测。基础科学与人工智能形成强互动新范式，推动科学研究变革与进步。

霍普菲尔德网络与玻尔兹曼机的成就彰显物理学对其他学科的影响，人工智能与基础学科双向促进。诺贝尔物理学奖授予这两位AI领域研究者，是对人工智能及物理学作用的认可。