2024年度諾貝爾物理學獎授予約翰·霍普菲爾德與杰弗里·辛頓，以表彰他們“在利用人工神經網絡進行機器學習方面所做的基礎性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。

自1901年首次頒發(fā)以來，諾貝爾物理學獎一直被視為科學界的至高榮譽，它見證了物理學一個多世紀以來的每一次劃時代進步。諾貝爾物理學獎授予的當然應該是對基礎物理學、實驗物理學、應用物理學等領域做出杰出貢獻的科學家，但值得特別關注的是，2024年度諾貝爾物理學獎的頒發(fā)開創(chuàng)了一個歷史性先例，該殊榮首次授予了在人工智能領域作出卓越貢獻的兩位科學家：美國普林斯頓大學的霍普菲爾德(J. J. Hopfield)與加拿大多倫多大學的辛頓(G. Hinton)。

這一決定迅速在學術界和公眾中引發(fā)了廣泛的討論以及質疑，甚至有數(shù)位科學家在《自然》(Nature)雜志所刊登的訪談中公開表達了他們的不解：諾貝爾物理學獎，怎么會頒給了在計算機科學領域取得成就的學者?這一看似“打破常規(guī)”的頒獎決策，是否預示著科學評價體系正醞釀著一場深刻的變革，抑或是對人工智能技術在當代科學研究中所占據(jù)特殊地位的一種明確認可?本文旨在深入剖析這一標志性事件，挖掘其背后蘊含的深遠意義與廣泛影響，并進一步探討人工智能如何與基礎學科相互融合，共同引領科學范式邁向一場全新的革命。

人工智能與諾貝爾獎的碰撞

人類對智能本質的探求，猶如對浩瀚宇宙的無盡探索，是一場永無終點的知識之旅。在此過程中，科學家們不斷超越自我認知的界限，在歷史的長河中留下了深刻的足跡。回望往昔，圖靈(A. Turing)那場著名的演講——“數(shù)字計算機能思考嗎?”——不僅激起了哲學領域的廣泛議論，更為人工智能的發(fā)展奠定了深邃的思考基礎。圖靈從計算的獨特視角出發(fā)，對智能進行了深入的審視，并提出了以機器模擬人類智能這一宏大的設想，從而開啟了人工智能研究的先河。

對人工智能的理論探索可追溯至20世紀中葉，彼時，科學家們深受生物神經系統(tǒng)運作機理的啟迪，著手嘗試構建能模擬人類大腦計算功能的數(shù)學模型。1943年，心理學家麥卡洛克(W. S. McCulloch)與數(shù)學家皮茨(W. Pitts)攜手提出了人工神經元的開創(chuàng)性數(shù)學模型，此成果標志著人工神經網絡研究的正式啟航。羅森布拉特(F. Rosenblatt)在此基礎上更進一步，推出了感知機模型，作為首個人工神經網絡的實例，它已經可以勝任簡單的線性分類任務，但卻無法順利處理包含“異或”這類特殊邏輯的問題。在隨后的數(shù)十年間，神經網絡領域的研究遭遇了重大挑戰(zhàn)，其發(fā)展因計算能力的局限、算法的不成熟以及理論支撐的匱乏而陷入長期瓶頸，進步遲緩乃至停滯不前。正是在這一背景下，霍普菲爾德與辛頓兩位科學家創(chuàng)新性地將物理學理論融入其中。鑒于物理學思想在處理復雜系統(tǒng)與優(yōu)化問題方面所展現(xiàn)出的獨特優(yōu)勢，這一融合最終為神經網絡領域帶來了革命性的突破。

物理學思想推動神經網絡新紀元

霍普菲爾德早期的研究聚焦于凝聚態(tài)物理，并在激子和半導體理論方面作出了重要貢獻。他始終堅信自己的研究實踐嚴格遵循著物理學的核心理念與范式，并且從未將物理局限于研究對象的界定之中，而是認為物理學的核心精髓在于世界是可知的。他主張通過分解物體，深入探究其組成部分之間的相互聯(lián)系，并依托實驗手段，逐步建立起對物體行為精準而定量的理解框架。霍普菲爾德細化了聯(lián)想記憶的概念，即根據(jù)部分信息——不管它是否包含誤差，利用相似性尋找正確的目標。1982年，他提出了具備聯(lián)想記憶功能的霍普菲爾德網絡模型(Hopfield network)，這是一種基于物理學能量函數(shù)的遞歸神經網絡，其理論框架直接借鑒了物理學中的自旋玻璃理論。該神經網絡呈現(xiàn)出一種簡潔而高效的結構特性，具體表現(xiàn)為一個單層且全連接的網絡架構。在這一架構中，所有神經元均被部署在同一處理層上，并且網絡中的每一個神經元均通過權重與其他所有神經元建立了緊密的連接關系。這種設計構建了一個高度互動且信息流通無障礙的網絡環(huán)境，使得所有神經元能夠協(xié)同參與信息的處理與存儲任務。神經元的狀態(tài)也設計得極為簡潔，它們僅有兩種不同的存在形式。這種設計極大地簡化了網絡的處理邏輯，使得網絡的操作更加直觀易懂。