文｜新氪度
引言：從宇宙到數(shù)據(jù)，2024年諾貝爾物理學獎顛覆傳統(tǒng)認知，是物理學獎還是機器學習獎？2024諾貝爾物理學獎引發(fā)新爭議……爭議中的 2024 諾貝爾物理學獎，開啟了科學跨界的新時代！
2024年的諾貝爾物理學獎頒獎禮上，一切都如往常一樣莊嚴而隆重。但當獲獎者的名字被宣布出來時，觀眾中卻有不少人微微皺了皺眉。這次獲獎的并不是傳統(tǒng)意義上在實驗室中解鎖宇宙奧秘的物理學家，而是來自機器學習領(lǐng)域的研究者。這讓那些期待“純粹物理學”探索的人感到迷惑不解。
社交媒體上，網(wǎng)友們的評論更是充滿戲謔：“物理學家無所作為，AI才是王道?！庇腥松踔涟l(fā)問：“這次的諾貝爾獎，是物理學獎，還是數(shù)學獎？” 這些質(zhì)疑聲不絕于耳，仿佛這個一直象征著至高無上科學榮譽的獎項，在這個瞬間變得有些陌生。
然而，放下這些表象的爭論，我們會發(fā)現(xiàn)此次獲獎的背后，其實隱藏著更深的科學變革和跨學科探索。這些曾被認為互不相干的領(lǐng)域，如今正以一種嶄新的方式聯(lián)結(jié)在一起。諾貝爾物理學獎，或許正通過這次爭議，為我們揭示了未來科學發(fā)展的一個新方向。
機器學習與物理學的“交叉口”
在許多人眼中，物理學是關(guān)于宇宙起源、黑洞、粒子碰撞等深奧問題的學科。諾貝爾物理學獎的獲獎者，通常也是那些在實驗室里操縱粒子加速器、深挖自然法則的科學家。然而，2024年的獲獎者，約翰?J?霍普菲爾德和杰弗里?E?辛頓，明顯與這個傳統(tǒng)形象有些距離。他們的研究領(lǐng)域，是機器學習。
那么，機器學習與物理學到底有什么關(guān)系呢？這恐怕是許多人感到困惑的地方。我們習慣性地認為物理學應當是研究“真實世界”的自然現(xiàn)象，而機器學習則屬于計算機科學、數(shù)據(jù)、代碼和算法的范疇。
但其實，霍普菲爾德與辛頓的研究早已跨越了學科的邊界。早在20世紀80年代，霍普菲爾德便提出了著名的霍普菲爾德網(wǎng)絡，這種神經(jīng)網(wǎng)絡模型借鑒了物理學中的自旋相互作用原理，用來模擬大腦中的記憶存儲與重構(gòu)。辛頓則通過引入玻爾茲曼分布的概念，發(fā)展出了玻爾茲曼機，這一模型為機器學習中的深度生成模型奠定了基礎(chǔ)。
這些研究表明，物理學不僅僅是關(guān)于宇宙和粒子的學科，它也是理解復雜系統(tǒng)的重要工具。而機器學習，作為一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，恰恰需要這樣的工具來幫助它解開復雜的數(shù)據(jù)模式和智能行為。
物理學工具箱里的“意外驚喜”
讓我們從霍普菲爾德的故事說起。20世紀80年代，人工智能還處于一個萌芽階段，科學家們在嘗試讓機器模擬大腦的工作方式，但進展緩慢。霍普菲爾德，這位物理學家，在觀察神經(jīng)元如何協(xié)同工作時，發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象：神經(jīng)元之間的相互作用可以類比為物理學中自旋系統(tǒng)的相互作用。這個想法啟發(fā)了他，提出了霍普菲爾德網(wǎng)絡模型，用來解釋大腦如何存儲和提取記憶。
在霍普菲爾德的網(wǎng)絡中，記憶被存儲為網(wǎng)絡的“穩(wěn)定狀態(tài)”，而這些穩(wěn)定狀態(tài)可以通過輸入的噪聲數(shù)據(jù)進行回憶。這種機制，類似于物理學中自旋玻璃中的自組織現(xiàn)象。這個模型不僅為神經(jīng)網(wǎng)絡研究帶來了新的思路，也讓物理學的思想走入了人工智能的世界。
辛頓的故事同樣讓人稱奇。作為一名計算機科學家，辛頓深知機器學習的瓶頸之一是如何有效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。而物理學中的玻爾茲曼分布，提供了一個極具吸引力的工具。通過這種統(tǒng)計物理學方法，辛頓發(fā)展了玻爾茲曼機，讓機器可以通過模擬自然界的概率過程，學習并生成數(shù)據(jù)。這種思想，后來被用于深度學習，極大地推動了人工智能的進步。
從爭議到認可
盡管霍普菲爾德和辛頓的工作對機器學習領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠影響，但他們的研究成果被歸為“物理學”的一部分，仍然引發(fā)了廣泛的爭議。
有網(wǎng)友提出：“這是在拉低物理學的門檻?！?另一位網(wǎng)友則調(diào)侃：“物理學獎可能只是諾貝爾獎委員會為了照顧機器學習的發(fā)展?！?這些言論背后，反映了大眾對諾貝爾物理學獎的期待和定位——他們希望物理學獎能夠繼續(xù)表彰那些揭示自然世界基本規(guī)律的突破性工作，而非跨界研究或應用。
但從科學的角度看，霍普菲爾德和辛頓的貢獻不僅僅是對機器學習的推動，它們在根本上反映了物理學工具的普適性。正如霍普菲爾德曾在接受采訪時提到的那樣：“物理學的方法能夠讓我們看到更廣闊的世界，而這個世界不僅僅是物質(zhì)的世界，也包括信息的世界?！?nbsp;
《財經(jīng)》雜志對此也做出了深刻的分析，指出兩位獲獎者的共同點在于他們“玩跨界”，并通過物理學的視角，為機器學習提供了新的理論基礎(chǔ)。在這個意義上，他們的貢獻絕不僅僅是對某一領(lǐng)域的技術(shù)突破，而是在學科交叉點上的深刻洞察。
科學的“跨界”時代
在當代科學領(lǐng)域，跨界已經(jīng)成為一種新的常態(tài)。傳統(tǒng)的學科界限正在模糊，物理學、數(shù)學、計算機科學、生物學等學科的工具與方法，越來越多地被融合在一起，解決那些單一學科無法處理的問題。
這次諾貝爾物理學獎的頒發(fā)，正是對這種跨學科趨勢的認可。物理學作為一門基礎(chǔ)科學，擁有深厚的理論和方法儲備，而這些儲備可以被應用到其他學科中，產(chǎn)生出令人意想不到的成果。正如霍普菲爾德和辛頓的工作所展示的那樣，物理學的思想不僅可以用于理解物質(zhì)世界，也可以用于理解信息、認知和智能。
未來，隨著科學的進一步發(fā)展，我們或許會看到更多類似的“跨界”諾貝爾獎誕生。一個物理學家不再局限于宇宙和粒子的研究，而可能在數(shù)據(jù)科學、生命科學等領(lǐng)域大放異彩。而計算機科學家、生物學家，也同樣可能從物理學的工具中找到靈感，推動他們自己的學科向前發(fā)展。
從機器學習看未來的諾貝爾獎
回顧過去幾十年諾貝爾物理學獎的得主，我們會發(fā)現(xiàn)獲獎項目的多樣性正在逐漸增加。20世紀中期，物理學獎多半授予那些在量子力學、相對論、粒子物理等領(lǐng)域取得突破的科學家，而到了21世紀，獲獎的研究項目開始涉及更多跨學科領(lǐng)域，例如2018年的激光物理學研究、2017年的引力波發(fā)現(xiàn)，甚至2020年的關(guān)于黑洞的工作。
2024年諾貝爾物理學獎的頒發(fā)，再次證明了科學的邊界在不斷擴展，未來的諾貝爾獎也將越來越多地表彰那些跨學科的突破性成果。機器學習的成功，展示了物理學、數(shù)學、計算機科學等多個領(lǐng)域如何結(jié)合在一起，創(chuàng)造出一個全新的研究方向。而未來，隨著更多學科之間的融合，科學家們將在新的交叉點上發(fā)現(xiàn)更多的未知領(lǐng)域。
結(jié)語：科學的邊界與跨越
在這場關(guān)于2024年諾貝爾物理學獎的爭論中，我們看到的不僅僅是對物理學純粹性的捍衛(wèi)或?qū)C器學習的質(zhì)疑。更重要的是，它提醒我們，科學本身是不斷進化的。正如物理學不再局限于傳統(tǒng)的“物質(zhì)”研究，其他學科也在借助物理學的工具不斷向前探索。
未來的科學，不再是封閉在單一領(lǐng)域中的象牙塔，而是一個開放的、多學科交融的巨大網(wǎng)絡?；羝辗茽柕潞托令D的工作，僅僅是這張網(wǎng)絡中的一個節(jié)點，而更多的節(jié)點正在不斷被發(fā)現(xiàn)和連接起來。
或許下一個諾貝爾物理學獎，頒發(fā)的將不僅僅是“物理學”領(lǐng)域的科學家，而是那些在廣闊的科學網(wǎng)絡中，勇敢探索、不斷跨越界限的探索者。其實“科學的魅力在于，它讓我們能夠跨越我們所能想象的界限，去探索未知的世界?！痹谶@個充滿可能性的時代，誰又能預測科學未來的樣貌呢？