诺贝尔物理学奖颁给了神经网络

偶然间在CSDN看到了这个官方组织的活动，说明这个话题不止少部分人关注，还是值得思考的。

据法新社10月8日斯德哥尔摩消息，诺贝尔委员会表示：“今年的两位诺贝尔物理学奖获得者利用了物理学方法来寻找信息的特征，构建了为当今强大的机器学习奠定基础的方法。”

著名的普林斯顿大学教授、91 岁的约翰-霍普菲尔德和加拿大多伦多大学教授、76 岁的杰弗里-辛顿，“因利用人工神经网络实现自动学习的基础发现和发明”而获奖。

这是直接讲物理讲颁给了两位AI教父，以为是神经单元的提出者，另一位是更是“神经网络之父”

给他们一个诺奖是没有任何争议的，毕竟AI的影响力，现在看来可见一斑，可以称之为划时代的革命性事件。

但是颁发的物理学奖，就会引起一点争论，毕竟大家也很担心，AI的发展会不会阻碍传统研究的进步，AI几乎淹没了大半边的研究者论文，几乎所有人都在往这个方向靠

诺贝尔物理学奖委员会主席埃伦-蒙斯（Ellen Moons）向媒体解释说："2024 年的获奖者们利用统计物理学的基本概念设计出了人工神经网络，这种网络的功能类似于联想记忆，能在大型数据集中发现规律”。这些人工神经网络已被用于推动粒子物理学、材料科学和天体物理学等不同领域的研究，现在已成为我们日常生活的一部分。

杰弗里-辛顿（Geoffrey Hinton）被认为是人工智能领域的先驱。他在评委会通知他时反应说，我惊呆了… 我完全想象不到这样的事情（被授予诺奖）会发生。

诺贝尔委员会强调说，由于他们的工作，人类的工具箱里现在有了一种新的工具，“我们可以选择将其用于良好的目的”。

物理和AI的区别

作为一个浅资历的AI研究人员，我认为AI的前提是数据，是精确反应客观规律的数据。

想起来小时候科学课上的实验，我们研究声音的传播，研究重力加速度，往往会假设是在真空条件下，才能得出课本上的理论声音传播速度和重力加速度值。但是假设我们使用AI来研究这个问题，我们的观测显然是不可能在真空环境得出的，那么得出的模型很可能不是那么接近科学的。

虽然我不知道他们是怎么用AI来研究物理的，但是我感觉从观测数据出发，和从理论公式推到出发，差距还是存在的。

AI能否替代物理研究

显然AI是不可能代替物理研究的，但是AI作为新时代创新性的工具，我们完全可以利用起来

处理重复的机械工作，提供比较新颖的创新点，快速处理信息，统计过滤海量数据等等。

AI当道，对于传统物理化学研究会有什么影响

不可否认，AI 的崛起为各个领域带来了翻天覆地的变化，物理化学研究也不例外。一方面，AI 为传统物理化学研究提供了强大的工具和新的研究方法。通过大数据分析和机器学习算法，科学家们可以更快速地处理海量的实验数据，从中挖掘出有价值的信息和规律。

另一方面，AI 也可能引发传统物理化学研究范式的转变。传统的研究往往依赖于科学家的经验和直觉，通过不断的实验和试错来探索未知。而 AI 则可以通过对大量数据的学习，自主地发现新的科学问题和解决方案。这意味着，未来的物理化学研究可能更加注重数据的收集和分析，以及与 AI 技术的深度融合。科学家们需要不断学习和掌握新的技术手段，以适应这种变化。

然而，我们也不能过分夸大 AI 对传统物理化学研究的影响。传统物理化学研究有着深厚的理论基础和实验方法，这些是 AI 无法替代的。物理化学的基本定律和原理是经过长期的实践和验证而确立的，它们为我们理解自然界提供了坚实的框架。同时，实验仍然是物理化学研究的重要手段，通过实验，我们可以直接观察和验证理论的正确性，发现新的现象和规律。AI 虽然可以辅助实验设计和数据分析，但它不能取代人类的创造力和批判性思维。

此外，AI 在物理化学研究中的应用也面临着一些挑战。例如，数据的质量和可靠性、算法的可解释性、以及伦理和安全问题等。在使用 AI 技术时，我们需要谨慎对待这些问题，确保研究的科学性和可靠性。

综上所述，AI 当道为传统物理化学研究带来了机遇和挑战。我们应该积极拥抱 AI 技术，将其与传统的研究方法相结合，发挥各自的优势，共同推动物理化学研究的发展。同时，我们也不能忽视传统物理化学研究的价值，继续坚守科学的精神和方法，为人类认识自然、改造自然做出更大的贡献。