物理学“联姻”AI豪门，学科边界为何越来越模糊？| 2024物理诺奖解读

John J. Hopfield是以物理学思维进入神经科学领域的先驱。早在1982年，他提出了Hopfield网络模型，用自旋玻璃（Spin glass）中能量最小化的物理原理来描述神经网络的记忆和模式识别。这种网络能够储存多个模式，并且通过“能量最低原理”来恢复被扭曲或不完整的数据。这一模型基于物理学中的自组织和能量演化思想，从而为后来的神经网络研究奠定了基础。

霍普菲尔德的模型示意图。首先让分子记住右下角的图像。在测试阶段，输入不同的图片，分子系统会调整能量，最终使系统恢复到初始图像。（图片来源：瑞典皇家科学院）

Geoffrey Hinton则在Hopfield网络的基础上进一步发展了Boltzmann机，采用了源自统计物理学的玻尔兹曼分布来实现数据的自适应学习和模式识别。Hinton的研究虽然属于人工智能领域，但其背后所依赖的统计力学原理和系统优化思想，完全符合物理学中复杂系统处理的理念。因此，他们的工作不仅属于计算机科学，同时也是物理学方法在信息处理领域的扩展。

物理学奖颁发给机器学习领域的研究，乍看之下令人非常疑惑和不解，但其背后有着更深层次的逻辑。

物理学和机器学习其实核心目标有着高度的一致性：揭示系统中普适的规律。Hopfield和Hinton的工作展示了如何将物理学中的优化方法和能量最小化策略，转化为处理复杂数据模式的工具。

这种理论的迁移不仅是物理学对计算机科学的“援助”，更是对物理学核心思想的重新定义：从“描述物质”到“解析信息”。

物理学与其他学科的边界早已不再是不可逾越的壁垒。像天体化学、生物物理学、社会物理学等交叉学科正是物理学与其他领域相互融合的产物。

例如，社会物理学将统计物理学应用于人类行为研究中，用数学模型来分析社会网络的动力学特征；而量子生物学则使用量子力学原理来解释生物分子中的量子效应。

因此，Hopfield和Hinton的研究并不是物理学领域的“异类”，而是物理学在大数据和智能系统中的自然延伸。

无论是研究粒子的相互作用、天体的演化规律，还是数据中的信息模式，物理学的最终目标始终未变——用最基本的原理揭示复杂系统的内在规律。而更令人期待的是，随着深度学习和人工智能的进一步发展，物理学的工具或许还能够被用来揭示和发现更多未解的物理现象。

未来，人工智能可能不仅是物理学家的助手，还会成为发现新物理定律、分析复杂自然现象的核心力量。这样一来，物理学与智能系统的共鸣将为我们打开一扇全新的大门，使得AI能够主动参与到探索宇宙和自然奥秘的过程中，从而推动物理学向前迈进。

这种跨学科边界的扩展并非一时兴起，而是物理学在面对新时代科学问题时的合理进化。物理学家们将继续使用其理论工具探索从微观到宏观、从物质到信息的所有复杂系统，为揭示普适规律而不懈努力。