文｜新氪度

引言：从宇宙到数据，2024年诺贝尔物理学奖颠覆传统认知，是物理学奖还是机器学习奖？2024诺贝尔物理学奖引发新争议……争议中的 2024 诺贝尔物理学奖，开启了科学跨界的新时代！ 

2024年的诺贝尔物理学奖颁奖礼上，一切都如往常一样庄严而隆重。但当获奖者的名字被宣布出来时，观众中却有不少人微微皱了皱眉。这次获奖的并不是传统意义上在实验室中解锁宇宙奥秘的物理学家，而是来自机器学习领域的研究者。这让那些期待“纯粹物理学”探索的人感到迷惑不解。 

社交媒体上，网友们的评论更是充满戏谑：“物理学家无所作为，AI才是王道。”有人甚至发问：“这次的诺贝尔奖，是物理学奖，还是数学奖？” 这些质疑声不绝于耳，仿佛这个一直象征着至高无上科学荣誉的奖项，在这个瞬间变得有些陌生。 

然而，放下这些表象的争论，我们会发现此次获奖的背后，其实隐藏着更深的科学变革和跨学科探索。这些曾被认为互不相干的领域，如今正以一种崭新的方式联结在一起。诺贝尔物理学奖，或许正通过这次争议，为我们揭示了未来科学发展的一个新方向。 

机器学习与物理学的“交叉口”

在许多人眼中，物理学是关于宇宙起源、黑洞、粒子碰撞等深奥问题的学科。诺贝尔物理学奖的获奖者，通常也是那些在实验室里操纵粒子加速器、深挖自然法则的科学家。然而，2024年的获奖者，约翰・J・霍普菲尔德和杰弗里・E・辛顿，明显与这个传统形象有些距离。他们的研究领域，是机器学习。 

那么，机器学习与物理学到底有什么关系呢？这恐怕是许多人感到困惑的地方。我们习惯性地认为物理学应当是研究“真实世界”的自然现象，而机器学习则属于计算机科学、数据、代码和算法的范畴。 

但其实，霍普菲尔德与辛顿的研究早已跨越了学科的边界。早在20世纪80年代，霍普菲尔德便提出了著名的霍普菲尔德网络，这种神经网络模型借鉴了物理学中的自旋相互作用原理，用来模拟大脑中的记忆存储与重构。辛顿则通过引入玻尔兹曼分布的概念，发展出了玻尔兹曼机，这一模型为机器学习中的深度生成模型奠定了基础。 

这些研究表明，物理学不仅仅是关于宇宙和粒子的学科，它也是理解复杂系统的重要工具。而机器学习，作为一个快速发展的领域，恰恰需要这样的工具来帮助它解开复杂的数据模式和智能行为。 

物理学工具箱里的“意外惊喜”

让我们从霍普菲尔德的故事说起。20世纪80年代，人工智能还处于一个萌芽阶段，科学家们在尝试让机器模拟大脑的工作方式，但进展缓慢。霍普菲尔德，这位物理学家，在观察神经元如何协同工作时，发现了一个有趣的现象：神经元之间的相互作用可以类比为物理学中自旋系统的相互作用。这个想法启发了他，提出了霍普菲尔德网络模型，用来解释大脑如何存储和提取记忆。 

在霍普菲尔德的网络中，记忆被存储为网络的“稳定状态”，而这些稳定状态可以通过输入的噪声数据进行回忆。这种机制，类似于物理学中自旋玻璃中的自组织现象。这个模型不仅为神经网络研究带来了新的思路，也让物理学的思想走入了人工智能的世界。 

辛顿的故事同样让人称奇。作为一名计算机科学家，辛顿深知机器学习的瓶颈之一是如何有效地处理大规模数据。而物理学中的玻尔兹曼分布，提供了一个极具吸引力的工具。通过这种统计物理学方法，辛顿发展了玻尔兹曼机，让机器可以通过模拟自然界的概率过程，学习并生成数据。这种思想，后来被用于深度学习，极大地推动了人工智能的进步。 

从争议到认可

尽管霍普菲尔德和辛顿的工作对机器学习领域产生了深远影响，但他们的研究成果被归为“物理学”的一部分，仍然引发了广泛的争议。 

有网友提出：“这是在拉低物理学的门槛。” 另一位网友则调侃：“物理学奖可能只是诺贝尔奖委员会为了照顾机器学习的发展。” 这些言论背后，反映了大众对诺贝尔物理学奖的期待和定位——他们希望物理学奖能够继续表彰那些揭示自然世界基本规律的突破性工作，而非跨界研究或应用。 

但从科学的角度看，霍普菲尔德和辛顿的贡献不仅仅是对机器学习的推动，它们在根本上反映了物理学工具的普适性。正如霍普菲尔德曾在接受采访时提到的那样：“物理学的方法能够让我们看到更广阔的世界，而这个世界不仅仅是物质的世界，也包括信息的世界。” 

《财经》杂志对此也做出了深刻的分析，指出两位获奖者的共同点在于他们“玩跨界”，并通过物理学的视角，为机器学习提供了新的理论基础。在这个意义上，他们的贡献绝不仅仅是对某一领域的技术突破，而是在学科交叉点上的深刻洞察。 

科学的“跨界”时代

在当代科学领域，跨界已经成为一种新的常态。传统的学科界限正在模糊，物理学、数学、计算机科学、生物学等学科的工具与方法，越来越多地被融合在一起，解决那些单一学科无法处理的问题。 

这次诺贝尔物理学奖的颁发，正是对这种跨学科趋势的认可。物理学作为一门基础科学，拥有深厚的理论和方法储备，而这些储备可以被应用到其他学科中，产生出令人意想不到的成果。正如霍普菲尔德和辛顿的工作所展示的那样，物理学的思想不仅可以用于理解物质世界，也可以用于理解信息、认知和智能。 

未来，随着科学的进一步发展，我们或许会看到更多类似的“跨界”诺贝尔奖诞生。一个物理学家不再局限于宇宙和粒子的研究，而可能在数据科学、生命科学等领域大放异彩。而计算机科学家、生物学家，也同样可能从物理学的工具中找到灵感，推动他们自己的学科向前发展。 

从机器学习看未来的诺贝尔奖

回顾过去几十年诺贝尔物理学奖的得主，我们会发现获奖项目的多样性正在逐渐增加。20世纪中期，物理学奖多半授予那些在量子力学、相对论、粒子物理等领域取得突破的科学家，而到了21世纪，获奖的研究项目开始涉及更多跨学科领域，例如2018年的激光物理学研究、2017年的引力波发现，甚至2020年的关于黑洞的工作。 

2024年诺贝尔物理学奖的颁发，再次证明了科学的边界在不断扩展，未来的诺贝尔奖也将越来越多地表彰那些跨学科的突破性成果。机器学习的成功，展示了物理学、数学、计算机科学等多个领域如何结合在一起，创造出一个全新的研究方向。而未来，随着更多学科之间的融合，科学家们将在新的交叉点上发现更多的未知领域。 

结语：科学的边界与跨越

在这场关于2024年诺贝尔物理学奖的争论中，我们看到的不仅仅是对物理学纯粹性的捍卫或对机器学习的质疑。更重要的是，它提醒我们，科学本身是不断进化的。正如物理学不再局限于传统的“物质”研究，其他学科也在借助物理学的工具不断向前探索。 

未来的科学，不再是封闭在单一领域中的象牙塔，而是一个开放的、多学科交融的巨大网络。霍普菲尔德和辛顿的工作，仅仅是这张网络中的一个节点，而更多的节点正在不断被发现和连接起来。 

或许下一个诺贝尔物理学奖，颁发的将不仅仅是“物理学”领域的科学家，而是那些在广阔的科学网络中，勇敢探索、不断跨越界限的探索者。其实“科学的魅力在于，它让我们能够跨越我们所能想象的界限，去探索未知的世界。”在这个充满可能性的时代，谁又能预测科学未来的样貌呢？