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2024 年 10 月 8 日，諾貝爾物理學獎授予了兩位 AI 領域的科學家，以表彰他們的發現。
諾貝爾獎評審團表示，被譽為「人工智慧教父」的英裔加拿大科學家 Geoffrey Hinton 和美國物理學家 John Hopfield 因「利用人工神經網路實現機器學習的發現和發明」而獲得該獎。
這一切意味著什麼？
Geoffrey Hinton 和 John Hopfield 的研究主要圍繞人工神經網路（ANN）的發展，這是一種模仿人腦神經元連線方式的計算模型。
Hinton 在深度學習領域的貢獻尤其突出，他提出的反向傳播演算法使得訓練深層神經網路成為可能。
Hopfield 則以其 Hopfield 網路而聞名，這是一種具有記憶儲存能力的遞迴神經網路。
兩者的工作為機器學習提供了理論基礎，使得計算機能夠從資料中自我學習和最佳化，從而在影像識別、自然語言處理等多個領域取得顯著進展。
這些研究不僅推動了人工智慧的發展，還間接對其他學科產生了深遠影響。例如，在物理學中，機器學習技術被應用於資料分析、模型構建和實驗設計等領域，幫助科學家們處理大規模資料集，發現新的物理現象。
這種跨學科的結合體現了現代科學研究的趨勢，即融合不同領域的知識和技術，從而解決複雜問題。
對科學的影響是什麼？
AI 科學家獲得諾獎這件事，說明人工智慧在科學研究中的重要地位日益凸顯，表明 AI 技術已不僅僅是工具，而是推動科學發現和創新的核心驅動力之一。
「本次獎項，不難發現，人工智慧其實和物理、生物、化學有千絲萬縷的聯絡。當你把非常複雜的資料『扔』給神經網路，它能一層層提取出有效的關鍵資訊，這其中涉及資訊的流動，而在高能物理領域也存在類似現象，二者本質上都是提取有效資訊的過程。這體現出學科交叉的特性。」北京理工大學預聘助理教授許坤錶示。
這一獎項的頒發可能會激勵更多科學家在 AI 研究領域投入精力，推動更高效的計算方法和演算法的開發。
科學的進步是一個永無止境的探索之旅，它始於大膽的假設，終於嚴謹的驗證。
這個過程中，科學家們首先提出理論假設，隨後設計實驗框架，收集關鍵資料，並最終透過實驗來驗證這些假設的真實性。這不僅要求科學家們進行深入的思考和創新，還涉及到大量的計算、模擬和邏輯證明。
在科學發現的過程中，人工智慧的應用潛力無限，幾乎在每一個環節都能發揮其獨特的作用。
「今年的物理學獎顯然是對神經網路或者機器學習方向的肯定，也恰恰說明物理學的邊界正在開放擴充，容納更多理念和工具。這確實是值得讚歎的。」江俊表示。
物理獎頒給 AI 領域這件事，一方面，物理學作為基礎科學的原理，其對其他學科領域的深遠影響是顯而易見的；另一方面，這標誌著一種新的認識論的誕生。
傳統上，物理學的嚴謹推理和數學公式構成了其理論體系的基石，這些公式被視作物理學最根本的邏輯表達。然而，當前物理學界開始接納並認可機器學習這一尚未完全揭開其神秘面紗的「黑盒」領域（儘管其預測結果可能具有發散性、不嚴謹性和不確定性），這表明我們對物理學的理解已經達到了一個新的維度。
我們不再侷限於僅透過數學公式來刻畫物理現象，而是開始接受基於語言描述的模糊性，這種描述同樣能夠精確地反映物理學的規律。