最近这几天超模君一直沉迷在海内外各路网友关于诺贝尔奖的评论~物理圈这大动静，真让人无心工作，当然有假期综合征的成份在![]()
。10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield ）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（ Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”。“诺贝尔物理学奖颁给了两个做人工智能方向的学者？”
既然都提到AI了，要不问问AI，问一下它对这件事儿怎么看呢？
以上，我问了国内三个AI工具，得到的回答基本都是表示认可和支持，还真是挺有意思的，就是这回答未免也太官方了点。不过，倒是在网上刷到有网友去问了chatgpt，它的回复倒是蛮不一样的，各位可以看个乐。且先不论合不合理的问题，按照惯例我们先来简单介绍一下获奖的两位大佬。1933年出生于美国伊利诺伊州，1958年获得康奈尔大学博士学位。
20世纪80年代时，霍普菲尔德的工作重点是研究大脑过程如何指导机器保存和复制模式。他在1982年发明了著名的霍普菲尔德神经网络(Hopfield neural network),这是第一个能够储存多种模式，并具备记忆功能的神经网络模型，是神经网络发展早期的一座重要的里程碑。
霍普菲尔德神经网络的诞生为递归神经网络的发展铺平了道路，其提出的能量最小化原理，对于解决优化问题产生了深远影响。英裔加拿大计算机科学家、神经科学家，加拿大多伦多大学教授，前“谷歌大脑”负责人。
1947年出生于英国伦敦，1978年获得爱丁堡大学人工智能博士学位。神经网络早期（且一直没有放弃）的重要研究者之一。
20世纪80年代，他为将反向传播算法（backpropagation)引入多层神经网络训练做出了重要贡献，并发明了“玻尔兹曼机”种在霍普菲尔德神经网络的基础上发展而来的随机递归神经网络。
辛顿与蒙特利尔大学计算机科学教授约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）和Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）并称为“深度学习三巨头”、“AI教父”，共同获得2018年图灵奖，该奖通常被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。在刚接到获奖电话时，Hinto本人很惊讶，他本人都没想到自己能够“跨界”获得诺贝尔物理学奖。他在接到诺贝尔奖委员会的电话时说道：“我都没想过会被提名诺贝尔物理奖。我咋知道你们是不是在恶搞我？”
关键是在颁奖前也没有人预测（蒙）到诺贝尔物理学奖居然会颁给人工智能相关方向的研究。国外网友有调侃，“这是个玩笑吗？这应该是图灵奖该干的事儿。”
南安普顿大学计算机科学家、联合国 AI 顾问温迪・霍尔教授，她对该奖项颁发也感到惊讶，称诺贝尔奖未设计算机科学奖，这种颁发方式虽然有趣但似乎有些牵强。还提出疑问：“显然，人工神经网络对物理学研究产生了深远的影响，但可以说它们本身就是物理学研究的成果吗？”而面对外界的疑问，诺贝尔奖官方也在某平台上回应了：“您是否知道机器学习模式是基于物理方程的？”
杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）在计算机领域获得2018年的图灵奖，这一成就毫无争议。然而，此次诺贝尔物理学奖的颁布却引发了广泛讨论，真正的争议焦点在于：人工智能方向的研究
“为什么给AI啊？这合适吗？跨界也不是这么跨的吧？”有人认为人工神经网络这充其量只是对物理的应用，谈不上对物理的推动，并且主体还是计算机学科，计算机学科和物理学科属于并列不包含的关系，因此不应该将物理学奖颁给人工智能方向。观点一：跟数学、计算机有更大相关，和物理属于并列学科......
观点二：只是物理的应用，不是对物理的推动，不应该获奖。
观点三：引用了物理中的数学模型而已，对物理没有贡献。研究对象不是物理，没有解决物理问题。
观点四：大佬很牛，但人工智能有自己的奖，或者诺奖也可以增设一个奖给他们，但不应是物理学奖。
不过，也有不少人觉得这是合理的。这部分人主要是通过将两位获奖者的研究内容与物理学相联系来分析。
观点二：这是人工智能与物理学科的交叉应用；是基于物理原理的借鉴和应用。
倘若我们先假设，今年诺贝尔物理学奖，人工神经网络是可以上桌的，合理提名，那问题又来了，为什么获奖的会是它呢？前两天中科院官号的一条调侃式的图文，就引发了众多讨论和关注。
列举了颁奖前自己的各种预测，结果没想到是一个没猜中。
物理学奖刚一出，隔天这化学奖也颁给了AI蛋白质方向的学者。就连360集团董事周鸿祎都发长文来谈对此次诺奖颁给AI的感慨,"AI正在改变这个世界，首先改变的是诺贝尔奖发奖的方式。"
至于为什么今年诺贝尔物理学奖会颁给人工智能研究领域，图片、资料来源：科普中国、上观新闻、每日经济新闻、中科院物理所、@毕导THU、微博、小红书、知乎
在这里，超模君不定期会有脑洞大开，和你分享一些新研发出来的，小而美的，有故事的，有知识的理工创意产品，期待与您分享。微信又双叒叕改版了，还没把我们公号标星的读者，可能会越来越收不到我们的推送了
看似每个立方体毫无联系，实则环环相扣，牵一发而动全身。
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