瑞典皇家科學院當地時間10月8日宣布，將2024年諾貝爾物理學獎授予約翰·J·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和傑弗里·E·辛頓（Geoffrey E. Hinton），表彰他們在使用人工神經網絡進行機器學習的基礎性發現和發明。
辛頓在接受媒體電話採訪時表示：我沒想到。
很顯然，今年諾貝爾物理學獎表彰的成果並非傳統物理學的任何一個分支領域。獎項公布後，眾多學者開玩笑說「諾貝爾物理學獎在搶圖靈獎飯碗」。
那人工神經網絡是什麼？和物理學有怎樣的關聯？將物理學獎頒給人工神經網絡意味著什麼？本報記者採訪了浙江大學人工智慧研究所所長吳飛和天目山實驗室副主任周苗。
了解人工神經網絡：相當於一個複雜的「水晶球」
了解人工神經網絡，要從「神經元」開始說起。
人的大腦是由近千億個神經元組成的複雜網絡。這些神經元通過被稱為突觸的連接相互通信。當我們在學習時，大腦中神經元之間的連接發生變化，它們變得更強或形成新的連接，人腦因此能夠自如處理萬千任務。
人工神經網絡即試圖模擬這個過程。人工神經網絡像是一種模擬生物神經網絡結構和功能的計算機模型。它相當於一個複雜的「水晶球」魔鏡，當你給它輸入一些東西，它就能將其對應結果變換出來。
「所有的神經網絡一定是個可計算的系統，是對物理規律進行模擬與仿真，通過內嵌在神經網絡里的萬千參數將複雜物理規律刻畫出來，從而對真實場景進行模擬。」吳飛說道。
而當機器學習遇上人工神經網絡，便成了當前人們熟悉的「人工智慧」。
了解這次頒獎的意義：人工智慧推動物理學研究
對於人工智慧獲得今年的諾貝爾物理學獎，接受採訪的兩位專家都表示，雖然有點意外，但對人工智慧在推動物理學研究中所起作用表示認可。
「在物理學研究中，計算被稱為認識物理世界的第三種方式。」作為計算凝聚態物理學者，周苗表示，在物理學研究中，已經充滿了人工智慧的身影，這一次獎項的頒布，也讓更多的物理學者看到利用人工智慧研究物理學的前景。
人工智慧的應用不僅限於科學領域，還廣泛滲透到日常生活中。它們在圖像識別、語言生成、醫療決策等方面起到了關鍵作用。
「這一次的頒獎，再次說明了人工智慧是交叉特色鮮明的學科，人工智慧對所有學科而言猶如生活中水和電一樣重要，是一種通用使能技術。」吳飛表示，今年6月浙江大學發布《大學生人工智慧素養紅皮書》，明確要求所有學生要了解人工智慧、使用人工智慧、創新人工智慧、恪守人與人造物關係，且將人工智慧作為大學生通識必修課程，已經將人工智慧作為大學生的一種基本能力。