瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。
辛顿在接受媒体电话采访时表示：我没想到。
很显然，今年诺贝尔物理学奖表彰的成果并非传统物理学的任何一个分支领域。奖项公布后，众多学者开玩笑说“诺贝尔物理学奖在抢图灵奖饭碗”。
那人工神经网络是什么？和物理学有怎样的关联？将物理学奖颁给人工神经网络意味着什么？本报记者采访了浙江大学人工智能研究所所长吴飞和天目山实验室副主任周苗。
了解人工神经网络：相当于一个复杂的“水晶球”
了解人工神经网络，要从“神经元”开始说起。
人的大脑是由近千亿个神经元组成的复杂网络。这些神经元通过被称为突触的连接相互通信。当我们在学习时，大脑中神经元之间的连接发生变化，它们变得更强或形成新的连接，人脑因此能够自如处理万千任务。
人工神经网络即试图模拟这个过程。人工神经网络像是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算机模型。它相当于一个复杂的“水晶球”魔镜，当你给它输入一些东西，它就能将其对应结果变换出来。
“所有的神经网络一定是个可计算的系统，是对物理规律进行模拟与仿真，通过内嵌在神经网络里的万千参数将复杂物理规律刻画出来，从而对真实场景进行模拟。”吴飞说道。
而当机器学习遇上人工神经网络，便成了当前人们熟悉的“人工智能”。
了解这次颁奖的意义：人工智能推动物理学研究
对于人工智能获得今年的诺贝尔物理学奖，接受采访的两位专家都表示，虽然有点意外，但对人工智能在推动物理学研究中所起作用表示认可。
“在物理学研究中，计算被称为认识物理世界的第三种方式。”作为计算凝聚态物理学者，周苗表示，在物理学研究中，已经充满了人工智能的身影，这一次奖项的颁布，也让更多的物理学者看到利用人工智能研究物理学的前景。
人工智能的应用不仅限于科学领域，还广泛渗透到日常生活中。它们在图像识别、语言生成、医疗决策等方面起到了关键作用。
“这一次的颁奖，再次说明了人工智能是交叉特色鲜明的学科，人工智能对所有学科而言犹如生活中水和电一样重要，是一种通用使能技术。”吴飞表示，今年6月浙江大学发布《大学生人工智能素养红皮书》，明确要求所有学生要了解人工智能、使用人工智能、创新人工智能、恪守人与人造物关系，且将人工智能作为大学生通识必修课程，已经将人工智能作为大学生的一种基本能力。