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等于是她和老郭是2013年住在一起的，而那个小三和老郭2010年就在一起了。

文 | 产业家，作者 | 斗斗，编辑 | 皮爷 " 我们正站在一个新的革命边缘，这场革命的催化剂是 AI。其不仅预示着未来科学发现的主导者，更将彻底改变我们对这个世界的认知方式。就像历史上的科学革命一样，AI 的发展正在引领我们进入一个全新的时代，其中数据和算法将成为探索未知世界的新工具。" "I had no idea I ’ d even been nominated for the Nobel Prize in Physics. ( 我都没想过会被提名诺贝尔物理奖 ) " "How could I be sure it wasn ’ t a spoof call. ( 我咋知道你们是不是恶搞我 ) " John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton 是今年诺贝尔物理奖的获得者。 Hinton 听到这个消息时，自己都比较惊讶。不是因为别的，而是因为他自己是搞 AI 的，更准确的叫法是：人工神经网络和机器学习。毕竟神经网络乍一听，它确实不物理。官方的评论区，也是炸了锅。研究物理的、研究 AI 的、甚至研究生物的，都纷纷陷入了沉默。中科院物理所公号的评论区，也是讨论的热火朝天。有网友调侃道：" 诺奖为什么不给 GPT。" 2024 年诺贝尔物理学奖的揭晓，将 AI 在物理学领域的应用推向了高潮。John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton 的获奖，不仅是对他们个人成就的认可，更是对 AI 在解决科学难题中所扮演角色的肯定。一个疑问是，AI 为什么会获物理诺奖？这届物理诺奖的 " 出其不意 " 背后，到底透露了哪些信息？以及，AI 和如今正在进行的产业数字变革有哪些关联？一、物理学与 AI 的深层联系想要知道为什么这俩人能够获得物理诺奖，首先需要搞明白，这俩人究竟做出了哪些成就。 " 利用物理学工具，开发出了当今强大机器学习技术的基础方法。" 这是评委会表彰时的一段话。从字面上来看，很好理解，即用基于物理打造了 AI 技术的底层方法论。霍普菲尔德在 1982 年创造出联想神经网络，现在通称为霍普菲尔德网络（Hopfield network），可以存储并重现图像和其他数据模式的关联记忆技术；辛顿是反向传播算法和对比散度算法的共同发明者，和深度学习的积极倡导者，被誉为 " 深度学习教父 " 或 "AI 教父 "。我们尝试用通俗易懂的语言来解释两位获奖者的发明。想象一下，一堆磁铁可以自由地翻转自己的北极和南极。这些磁铁被杂乱无章地放置在一起，但有一种特殊的规则：如果一个磁铁的北极对着另一个磁铁的南极，它们就会互相吸引；反之，如果两个磁铁的同极相对，它们就会互相排斥。这就是所谓的自旋玻璃，一种物理学中的模型，用来描述这种混乱而又相互影响的粒子集合。现在，用这个想法来构建一个 " 记忆存储器 "。每个小磁铁就像一个神经网络中的神经元，它们可以被设置为活跃（北极）或不活跃（南极）。当你把这些 " 神经元 " 放在一起时，它们会互相影响，最终达到一种稳定状态，就像磁铁最终会排列好，使得排斥力最小化一样。 Hopfield 网络就是这样一种模仿大脑记忆方式的神经网络。你可以把一些模式（比如一串数字或者一张图片）" 教 " 给这个网络，网络中的 " 神经元 " 就会调整自己，以便在未来能够回忆起这个模式。这就像是把一堆磁铁按照特定的方式排列好，然后它们就能记住这种排列，即使被打乱，也能重新恢复。再谈谈 Hinton 的发明。想象一下，一堆乐高积木建造一个复杂的模型。但最终模型的样子并不清晰，不知道如何一步步搭建。这就是训练神经网络时面临的问题：我们有很多数据，我们知道最终想要的结果，但不知道如何调整网络中的连接，以便它能正确地处理数据。反向传播算法就是一种解决方法。它就像是一个可以撤销错误步骤的工具。每次搭错了一块积木，这个工具就能让搭建者回到上一步，调整积木的位置，不断尝试。通过不断地试错和调整，最终搭建出正确的模型。在神经网络中，这意味着可以逐步调整网络中的连接，以便它能够正确地识别数据中的模式。玻尔兹曼机则是另一种灵感来源于物理学的神经网络。它使用了统计物理学中的一个概念，即在一定温度下，粒子会以某种概率处于不同的状态。在玻尔兹曼机中，每个 " 神经元 " 就像一个粒子，它们可以处于活跃或不活跃的状态，并且这些状态会根据网络中的整体能量状态来调整。通过这种方式，网络可以学习如何从数据中提取有用的信息，就像统计物理学帮助我们理解粒子的行为一样。简而言之，Hopfield 网络和 Hinton 的工作都是将物理学的概念应用于神经网络，以模拟大脑的工作方式，让计算机能够学习、记忆和识别复杂的数据模式。更重要的是，Hopfield、Hinton 展示了物理学原理如何被应用于理解和模拟大脑的工作方式，这是一种跨学科的创新。这种创新不仅推动了 AI 技术的发展，也为物理学提供了新的研究工具和视角。二、AI ——科学难题的 " 万能钥匙 "当下的 AI 技术，不仅仅是技术的革新，更是思维方式的革命。AI 技术，特别是深度学习和大模型，已经在多个科学领域展现出强大的模式识别和数据处理能力。这种能力不仅加速了科学研究的进程，还使得科学家能够探索数据海洋中的微小细节，发现隐藏的规律。通过深度学习算法，AI 能够分析和解释复杂的物理现象，如粒子物理学中的高能碰撞数据。这种分析能力使得科学家能够更快地识别新的粒子和物理现象，加速了理论物理学的发展。AI 能够预测蛋白质的三维结构，这对于理解生命的本质和开发新药至关重要。AI 的预测能力，让曾经需要数年甚至数十年的实验工作，缩短到了数周甚至数天。 AI 还能够预测分子和化学反应的行为，加速新材料和药物的发现。这些应用表明，AI 已经成为科学研究的加速器和创新的催化剂。 AI 的影响力不仅限于物理学、生物学和化学，它还在医学、天文学等领域展现出巨大的潜力。AI 的跨学科特性，使得它能够连接不同领域的数据和知识，推动科学发现的边界不断扩展。这种跨学科的合作模式，预示着 AI 将成为未来科学研究的核心力量。然而，AI 并非万能。它的能力建立在大量数据的基础上，而这些数据的质量和完整性直接影响 AI 的判断。此外，AI 的决策过程往往是一个 " 黑箱 "，其内部的逻辑和推理过程对于人类来说并不透明。这引发了对 AI 可靠性和道德责任的质疑。AI 的这种 " 黑箱 " 特性，使得我们难以完全信任其输出的结果，尤其是在关乎生命安全的医疗领域。尽管存在挑战，AI 作为科学难题的 " 万能钥匙 " 的角色不可或缺。它正在推动科学研究进入一个新的时代，一个由数据驱动、由算法优化的时代。三、用 AI，重新理解产业我们正站在一个新的革命边缘，这场革命的催化剂是 AI。其不仅预示着未来科学发现的主导者，更将彻底改变我们对这个世界的认知方式。就像历史上的科学革命一样，AI 的发展正在引领我们进入一个全新的时代，其中数据和算法将成为探索未知世界的新工具。 AI 的应用也促进了跨学科研究的兴起，因为它能够连接不同领域的数据和知识，推动新的科学发现。这种跨学科的合作模式，不仅加速了知识的积累，也为解决复杂问题提供了新的视角。更重要的是，AI 正在颠覆我们理解世界的方式。它提供了新的视角来观察和理解世界，比如通过分析社交媒体数据，我们可以更好地理解社会趋势和人类行为。AI 的预测和模拟能力也在改变我们对某些现象的理解和预测方式，例如模拟气候变化，帮助我们理解全球变暖的影响。同时，AI 也在帮助人类做出更智能的决策，无论是在金融领域的市场趋势预测，还是在交通领域的路线优化规划。如今，在各个服务商的加持下，AI 技术也在不断赋能各个产业。从电商到金融，再到工业，不断渗透，推动产业的智能化升级。在电商领域，AI 技术的应用已经相当成熟。例如，京东的京言 AI 助手能够提供商品的专业知识解答，帮助消费者了解不同品类商品的特点和选购要点，同时提供个性化推荐、产品对比等服务。阿里巴巴的阿里小蜜则通过自然语言处理技术和大数据分析，自动化解决大部分常见问题，提供一站式服务，并支持多种接入方式。金融行业也是 AI 应用的热点领域。恒生电子推出的金融智能助手 " 光子 "，能够整合金融相关的数据处理、分析和决策支持功能，提供专业的金融服务咨询，同时帮助自动化执行一些常规的后台操作，如账户管理、交易处理等。在工业领域，AI 技术的应用正推动着制造业的智能化转型。AI 技术在生产过程中的应用体现在实时数据收集与分析、预测性维护、智能排产等方面，提高生产效率和生产线的稳定性。同时，AI 技术还助力节能减排，通过智能优化与控制能源使用，降低能耗和排放。在物体分拣、质检和仓储自动化等环节，AI 技术的应用也显著提升了效率和准确性。此外，AI 技术还助力销售管理升级，精准预测销售趋势，优化销售策略，提升客户服务，实现高效、个性化的市场运营。例如，通过 AI 的销售预测分析，企业能够减少库存积压风险，提高资金周转率。总体来看，AI 技术在产业数字化转型中的应用正不断拓展，不仅提高了生产效率和运营效率，还促进了产业结构的优化升级。随着技术的不断进步和应用的深入，预计 AI 将在更多领域催生出真正的 " 原生应用 "，推动经济社会的创新发展。随着 AI 的发展，我们的生活方式、工作方式以及对世界的认知都在发生根本性的变化。这场由 AI 驱动的科学革命，不仅仅是技术层面的革新，它更深层次地影响着我们的社会结构和文化发展。未来，AI 可能会带来根本性的变化，开启一个新的时代，让我们以前所未有的方式探索未知，解决难题，理解这个世界的复杂性。