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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(fā)現(xiàn)。

諾貝爾獎評審團表示，被譽為「人工智能教父」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(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)機器學習的發(fā)現(xiàn)和發(fā)明」而獲得該獎。

這一切意味著什么？

Geoffrey Hinton 和 John Hopfield 的研究主要圍繞人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）的發(fā)展，這是一種模仿人腦神經(jīng)元連接方式的計算模型。

Hinton 在深度學習領域的貢獻尤其突出，他提出的反向傳播算法使得訓練深層神經(jīng)網(wǎng)絡成為可能。

Hopfield 則以其 Hopfield 網(wǎng)絡而聞名，這是一種具有記憶存儲能力的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。

兩者的工作為機器學習提供了理論基礎，使得計算機能夠從數(shù)據(jù)中自我學習和優(yōu)化，從而在圖像識別、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能的發(fā)展，還間接對其他學科產(chǎn)生了深遠影響。例如，在物理學中，機器學習技術(shù)被應用于數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建和實驗設計等領域，幫助科學家們處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)新的物理現(xiàn)象。

這種跨學科的結(jié)合體現(xiàn)了現(xiàn)代科學研究的趨勢，即融合不同領域的知識和技術(shù)，從而解決復雜問題。

對科學的影響是什么？

AI 科學家獲得諾獎這件事，說明人工智能在科學研究中的重要地位日益凸顯，表明 AI 技術(shù)已不僅僅是工具，而是推動科學發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新的核心驅(qū)動力之一。

「本次獎項，不難發(fā)現(xiàn)，人工智能其實和物理、生物、化學有千絲萬縷的聯(lián)系。當你把非常復雜的數(shù)據(jù)『扔』給神經(jīng)網(wǎng)絡，它能一層層提取出有效的關鍵信息，這其中涉及信息的流動，而在高能物理領域也存在類似現(xiàn)象，二者本質(zhì)上都是提取有效信息的過程。這體現(xiàn)出學科交叉的特性。」北京理工大學預聘助理教授許坤表示。

這一獎項的頒發(fā)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算法的開發(fā)。

在「AI for Science」領域，人工智能的應用正逐漸滲透到生物學、化學、物理學、天文學、材料科學、醫(yī)學等多個學科，幫助科學家們進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究。這一趨勢不僅可以加速科學發(fā)現(xiàn)，還會改變我們對科學研究方法的傳統(tǒng)認知。中國科學技術(shù)大學教授江俊表示：「現(xiàn)在是大科學時代，學科交叉融合已成了大趨勢。100年前，由于科學工具有限，我們不得不劃分學科展開研究，但現(xiàn)在無論微觀還是宏觀領域，都有很強的科學工具，比如人工智能就能連接理論和實驗、人類和機器人等不同尺度的內(nèi)容，這也倒逼我們打破學科邊界。」AI 與 Science 是互補的未來

科學的進步是一個永無止境的探索之旅，它始于大膽的假設，終于嚴謹?shù)尿炞C。

這個過程中，科學家們首先提出理論假設，隨后設計實驗框架，收集關鍵數(shù)據(jù)，并最終通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(chuàng)新，還涉及到大量的計算、模擬和邏輯證明。

在科學發(fā)現(xiàn)的過程中，人工智能的應用潛力無限，幾乎在每一個環(huán)節(jié)都能發(fā)揮其獨特的作用。

「人工智能已經(jīng)影響到我們生活的方方面面，在科研上也提供了很多新工具，所以雖然意外（諾獎頒給AI領域），但也合情合理。」國家納米科學中心研究員高興發(fā)表示，「比如傳統(tǒng)上，我們通過做物理實驗、理論推導、計算機模擬進行科學研究，現(xiàn)在機器學習開啟了新的科研范式——只要有足夠多的數(shù)據(jù)，就可以搭建一個神經(jīng)網(wǎng)絡，然后通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡找到數(shù)據(jù)之間隱藏的規(guī)律。」「這種科研范式在研究中的應用已有很多，尤其是當我們研究復雜體系時，做實驗成本很高、理論推導又太復雜，如果有充足數(shù)據(jù)，就可以訓練一個機器學習模型幫助進行預測。」高興發(fā)說。

「今年的物理學獎顯然是對神經(jīng)網(wǎng)絡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拓展，容納更多理念和工具。這確實是值得贊嘆的。」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，這標志著一種新的認識論的誕生。

傳統(tǒng)上，物理學的嚴謹推理和數(shù)學公式構(gòu)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并認可機器學習這一尚未完全揭開其神秘面紗的「黑盒」領域（盡管其預測結(jié)果可能具有發(fā)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(jīng)達到了一個新的維度。

我們不再局限于僅通過數(shù)學公式來刻畫物理現(xiàn)象，而是開始接受基于語言描述的模糊性，這種描述同樣能夠精確地反映物理學的規(guī)律。

此外，我們正在進入一個交叉學科爆發(fā)的時代。人工智能本身是計算機科學、物理學、數(shù)學等多學科交匯的產(chǎn)物，它不僅影響著數(shù)據(jù)分析、工程設計，還深刻改變了生物學、天文學，甚至傳統(tǒng)研究物理學的方式。通過機器學習的方式，可以更高效地處理大量復雜的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的物理規(guī)律或材料特性，這種技術(shù)的應用超越了以往的物理方法，成為推動科學進步的關鍵力量。相信，隨著技術(shù)的不斷進步，未來的科學研究將更加依賴于智能化手段，為科學家解決當今世界面臨的復雜問題提供新思路。