文｜新氪度

引言：從宇宙到數據，2024年諾貝爾物理學獎顛覆傳統認知，是物理學獎還是機器學習獎？2024諾貝爾物理學獎引發新爭議……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，網友們的評論更是充滿戲謔：“物理學家無所作為，AI才是王道。”有人甚至發問：“這次的諾貝爾獎，是物理學獎，還是數學獎？” 這些質疑聲不絕于耳，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，我們會發現此次獲獎的背后，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域，如今正以一種嶄新的方式聯結在一起。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，明顯與這個傳統形象有些距離。他們的研究領域，是機器學習。 

那么，機器學習與物理學到底有什么關系呢？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”的自然現象，而機器學習則屬于計算機科學、數據、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絡，這種神經網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。辛頓則通過引入玻爾茲曼分布的概念，發展出了玻爾茲曼機，這一模型為機器學習中的深度生成模型奠定了基礎。 

這些研究表明，物理學不僅僅是關于宇宙和粒子的學科，它也是理解復雜系統的重要工具。而機器學習，作為一個快速發展的領域，恰恰需要這樣的工具來幫助它解開復雜的數據模式和智能行為。 

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，在觀察神經元如何協同工作時，發現了一個有趣的現象：神經元之間的相互作用可以類比為物理學中自旋系統的相互作用。這個想法啟發了他，提出了霍普菲爾德網絡模型，用來解釋大腦如何存儲和提取記憶。 

在霍普菲爾德的網絡中，記憶被存儲為網絡的“穩定狀態”，而這些穩定狀態可以通過輸入的噪聲數據進行回憶。這種機制，類似于物理學中自旋玻璃中的自組織現象。這個模型不僅為神經網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模數據。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。通過這種統計物理學方法，辛頓發展了玻爾茲曼機，讓機器可以通過模擬自然界的概率過程，學習并生成數據。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域產生了深遠影響，但他們的研究成果被歸為“物理學”的一部分，仍然引發了廣泛的爭議。 

有網友提出：“這是在拉低物理學的門檻。” 另一位網友則調侃：“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表彰那些揭示自然世界基本規律的突破性工作，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的世界，也包括信息的世界。” 

《財經》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。在這個意義上，他們的貢獻絕不僅僅是對某一領域的技術突破，而是在學科交叉點上的深刻洞察。 

科學的“跨界”時代

在當代科學領域，跨界已經成為一種新的常態。傳統的學科界限正在模糊，物理學、數學、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，正是對這種跨學科趨勢的認可。物理學作為一門基礎科學，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，而可能在數據科學、生命科學等領域大放異彩。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，我們會發現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域，例如2018年的激光物理學研究、2017年的引力波發現，甚至2020年的關于黑洞的工作。 

2024年諾貝爾物理學獎的頒發，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、數學、計算機科學等多個領域如何結合在一起，創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現更多的未知領域。 

結語：科學的邊界與跨越

在這場關于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或對機器學習的質疑。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的“物質”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域中的象牙塔，而是一個開放的、多學科交融的巨大網絡。霍普菲爾德和辛頓的工作，僅僅是這張網絡中的一個節點，而更多的節點正在不斷被發現和連接起來。 

或許下一個諾貝爾物理學獎，頒發的將不僅僅是“物理學”領域的科學家，而是那些在廣闊的科學網絡中，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。”在這個充滿可能性的時代，誰又能預測科學未來的樣貌呢？