瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。

记者收看了直播。当电话拨给杰弗里·辛顿通报喜讯时，这位2018年图灵奖得主，用极度平静的语气，说出了一句“完全没有想到自己能获得诺贝尔物理学奖”。

和杰弗里·辛顿一样“没有想到”的，还有浙江大学人工智能研究所所长吴飞。电话那头，他首先的感叹是：“虽然说到底，人工智能是以机器为载体来实现人类某一方面行为，本质上是刻画包含物理世界（以及生命等其他世界）的复杂信息系统。不过，我现在都没反应过来，诺贝尔物理学奖居然颁给了人工智能。”

而对于一个从浙江大学竺可桢学院求是物理班毕业后，转入AI领域创业的年轻科研人来说，感觉又有点不一样。麻省理工化学系博士、科技公司深度原理创始人兼CTO段辰儒表示：“诺贝尔奖是科学界最高荣誉。人工智能能获得诺贝尔奖的肯定，对我们AI for science（指利用人工智能技术来辅助科学研究）从业者来说是一个振奋的消息。要知道上个世纪，人工智能还被人们普遍认为算不上科学。”

要充分理解两个人的复杂情感，需要回到这次诺奖本身——人工智能。

当代物理学大体上可以分为四个主要分支：高能物理学、天文（宇宙）物理学、原子分子和光学物理学，以及凝聚态物理学。

这两位新晋诺奖得主的研究领域，不属于以上任何——他们是人工智能领域的奠基人。

当我们今天谈论人工智能时，通常指的是使用神经网络进行机器学习。这项技术最初是受到生物学——也就是大脑结构的启发。大多数现代人工智能基于一种称为人工神经网络的技术，模拟了大脑中神经元之间的连接。在人工智能中，神经元由节点表示，这些节点通过可以变弱或变强的连接相互影响，从而使神经网络够随着时间的推移学习。