2024年诺贝尔奖公布了，其中，特别受关注的物理学奖，颁给了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们利用人工神经网络实现机器学习的奠基性发现和发明。

看到这，也许有不少人会有点疑惑了：人工神经网络是跨学科的产物，本身涉及心理学、数学和计算机科学等多个学科，并不属于物理学，为什么诺贝尔物理学奖要发给研究这方面的科学家呢？带着疑虑，老陈找到了答案，现在就和大家分享其中的知识点，大家记得点赞、关注，这样随时可以看。

首先要搞清楚物理学研究的是啥，是物质、能量和它们之间相互作用的科学。而人工神经网络机器学习，其实也蕴含着深刻的物理原理。

一方面，人工神经网络的运行依赖于计算机硬件，而这方面的发展离不开物理学的进步。比如这两位科学家就利用物理学工具，构建了有助于为当今强大的机器学习奠定基础的方法。推动了人工神经网络的机器学习的相关技术的不断进步，以及应用落地。

另一方面，人工神经网络的学习过程也与物理学中的统计力学和热力学有着密切的联系。在训练人工神经网络时，我们需要通过优化算法来调整神经元之间的连接权重，使得网络的输出尽可能地接近真实值。这个过程可以类比为物理系统中的能量最小化过程。人工神经网络会通过不断调整权重，使损失函数达到最小，从而实现最优的学习效果。

此外，人工神经网络的一些特性，如并行计算、容错性等，也与物理学中的一些概念相似。例如，并行计算可以看作是一种类似于物理学中的多体问题的求解方法，而容错性则可以类比为物理系统的稳定性和鲁棒性。

所以，人工神经网络虽然看起来是计算机科学的研究成果，但它的背后却有着深厚的物理学根基。物理学在这种跨学科研究中有着重要贡献，而获奖的两位科学家，确实利用物理学在该领域作出了贡献。

另外，我们再从诺贝尔物理学奖项划分方式来判断。诺贝尔物理学奖是世界上最具权威性的物理学奖项之一，它旨在表彰那些在物理学领域做出杰出贡献的科学家。奖项的划分并没有一个固定的标准，但通常会考虑以下几个方面：

一是创新性。获奖的研究成果必须具有创新性，能够开辟新的研究领域或者对现有理论进行重大突破。例如，爱因斯坦的相对论和普朗克的量子论，都是具有划时代意义的创新成果，因此获得了诺贝尔物理学奖。

二是重要性。研究成果必须对物理学的发展产生重要影响，推动了学科的进步。这可以体现在理论的完善、实验技术的创新、实际应用的拓展等方面。例如，激光的发明不仅在物理学研究中有着广泛的应用，还在通信、医疗、工业等领域产生了巨大的影响，因此获得了诺贝尔物理学奖。

三是普适性。获奖的研究成果应该具有一定的普适性，能够适用于不同的物理系统和现象。例如，麦克斯韦方程组统一了电磁学，适用于各种电磁现象，因此成为了经典物理学的重要基石之一，麦克斯韦也因此获得了诺贝尔物理学奖。

当然，诺贝尔物理学奖的划分并不是绝对的，有时候也会受到一些其他因素的影响，比如研究成果的时效性、社会关注度等。但总体来说，奖项的评选是非常严格和公正的，只有那些真正具有卓越贡献的科学家才能获得这一殊荣。

而John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的研究成果也是具有创新性、重要性和普适性。他们的奠基性发现和发明为人工智能的发展奠定了坚实的基础，也为物理学与其他学科的交叉融合提供了新的思路和方法。所以，他们的成果是巨大的，可以对物理学的发展产生重要影响，获得诺贝尔物理学奖理所当然。

那么，你对人工神经网络机器学习获得诺贝尔物理学奖，又有什么看法呢？你认为物理学奖的划分应该更加严格还是更加灵活呢？欢迎在评论区留言讨论。