諾貝爾物理學獎爆冷！
當地時間10月8日，瑞典皇家科學院宣布，將2024年諾貝爾物理學獎授予美國普林斯頓大學的約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和加拿大多倫多大學的杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton），以表彰他們“為推動利用人工神經網絡進行機器學習作出的基礎性發現和發明”。兩位獲獎者將平分1100萬瑞典克朗（約合745萬元人民幣）獎金。
圖源：諾貝爾獎委員會官網
一位計算機科學家和一名分子生物學家，受人腦神經元啟發創造出的「人工神經網絡」，獲得了今年的諾貝爾物理學獎。
諾獎委員會給出的理由是：“他們使用物理學工具訓練了人工神經網絡，這些方法是當今強大機器學習的基礎。他們的工作，讓如今的深度神經網絡和深度學習得以誕生。”
那么，兩位科學家是如何用物理解碼信息的？
下面就一起來看看吧！
2024諾貝爾物理學獎
一個人工神經網絡需要利用整個網絡架構來處理信息。這個想法最初脫胎于科學家們對理解大腦如何工作的相關研究。在20世紀40年代，研究人員已經在對于如何理解或模仿大腦的神經和突觸的功能的數學原理展開研究。
在20世紀60年代左右，當時關于神經網絡的理論研究卻無法成功得到理想的結果，理論預言上的失敗使得一些研究人員開始對神經網絡是否能夠被真的投入到實際使用中產生了懷疑。
然而，在20世紀80年代，隨著新的神經網絡理論的提出并得到關注，包括Hopfield（今年的諾貝爾物理學獎得主）提出了新的重要觀念，加拿大科學家Hinton（今年的諾貝爾物理學獎得主）在此基礎上更進一步，科學界又掀起了一股神經網絡的研究熱潮。
物理學是一種關于世界的觀點
Hopfiled生于1933年，曾任普林斯頓大學分子生物學教授。1982年，John Hopfield創建了一種用于機器的聯想記憶方法，提出了一種革命性的網絡結構，被稱為“霍普菲爾德網絡”。
“Hopfield網絡”利用了材料由于其原子自旋而具有特性的物理學——這種特性使每個原子成為一個微小的磁鐵。整個網絡的描述方式等同于物理學中發現的自旋系統中的能量，并通過找到節點之間連接的值來訓練，使保存的圖像具有低能量。
圖源：諾貝爾獎委員會官網
這個網絡能夠存儲多個模式（比如圖像），并且在面對不完整或有噪聲的輸入時，它會有條不紊地處理節點并更新它們的值，使網絡的能量下降。因此，網絡逐步尋找最接近輸入的不完美圖像的已保存圖像。
Hopfiled曾在他的文章中寫道：「物理學多次不得不做出選擇，要么努力保留一個新的組成部分，就像十幾歲的孩子一樣，要么將其作為一門獨立的學科送入荒野。我很高興許多（也許是大多數）物理學家現在普遍將復雜系統物理學，特別是生物物理學視為該家族的成員。物理學是一種關于世界的觀點。」
首位“圖靈獎+諾貝爾物理學獎”獲得者
今年諾貝爾物理學獎的頒發，讓Hinton成為史上首位圖靈獎+諾貝爾物理學獎的獲獎者，不少學者開玩笑說諾貝爾物理學獎在和計算機圖靈獎“搶飯碗”。
Hinton本人街道諾貝爾獎委員會的電話后也很驚訝：“我驚呆了！沒有想過這件事會發生在我身上。”
Geoffrey Hinton以“Hopfield網絡”為基礎，創建了一個使用不同方法的新網絡：玻爾茲曼機，這個名字源于19世紀物理學家路德維希·玻爾茲曼的方程。
圖源：諾貝爾獎委員會官網
Hinton使用了統計物理學的工具，通過輸入在機器運行時很可能出現的例子來訓練機器。玻爾茲曼機通過統計物理學中的玻爾茲曼分布來識別數據中的特征，成為了現代深度學習網絡的基礎。在此基礎上，Hinton繼續研究，使得當前機器學習領域爆炸式的發展。
盡管計算機無法思考，但機器現在可以模擬記憶和學習等功能。正是今年的物理學獎獲得者，使其成為可能。
Hopfiled和Hinton的工作不僅推動了機器學習的發展，還對物理學產生了深遠影響。諾貝爾物理學委員會主席埃倫·穆恩斯在當天的新聞發布會上表示，兩名獲獎者利用統計物理的基本概念設計了人工神經網絡，構建了機器學習的基礎。
相關技術已被用于推動多個領域的研究，包括粒子物理、材料科學和天體物理等，也已用于日常生活中的人臉識別和語言翻譯等。
如果同學們也對物理感興趣
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BPhO 英國物理奧林匹克活動
BPhO全稱British Physics Olympiad，即英國中學物理奧林匹克活動，是頂尖物理學術活動選手的選拔賽。
BPhO由牛津大學、物理研究所 （IOP） 和 Odgen Trust 主辦，辦公室設在牛津大學物理系。同時，BPhO也是劍橋官方推薦的學術活動之一。
適合學生
? Round 1：不限制參賽資格
? Round 2：Training Camp Selection，即集訓營選拔賽
僅邀請在第1輪競賽中獲得超級金牌（Top Gold）的選手參加。
? Round 3：Team selection
在分析參賽選手第1輪和第2輪參賽的成績后，選拔15名選手受邀參加牛津集訓營和英國國家隊選拔賽。
比賽時間
?Round 1 比賽時間：2024年11月6日下午17:00—19:40
?Round 2 比賽時間：2025年2月22日下午14:00—17:00
考試形式
分為 Section 1 和 Section 2
考試時長：2小時40分鐘
考試形式：個人參與，筆試
Section 1 ：一共有約 20 道題，每道題根據難度不同有不同的分值（3-6分不等），總分值約在 88分。選手只用選答其中 50分的題即可。
注：如果同學選答超過 50 分的題，答錯不扣分，答對算分，但是總分最多50
Section 2 ：約 4 道大題，每道大題分為若干個小問題，每個小問題有不同的分值，每道大題共 25 分，選答其中任意 2 題即可。(具體題目數量以實際為準)
獎項設置
? Round1：
超級金獎 Top Gold：前2%
金獎 Gold：前8%
銀獎 Silver：前15%
銅獎 Bronze Ⅰ：前25%
銅獎 Bronze Ⅱ：前40%
注：獲獎分數線會按照英國國籍學生的成績分別以總分排名前 2%、8%、15%、25%、40% 的比例劃出，其他國家的學生直接參照獲獎分數線來決定是否得獎。
? Round2：
金獎 Gold
銀獎 Silver
銅獎 Bronze
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PUPC 普林斯頓大學物理活動
普林斯頓大學物理比賽（PUPC）是一項面向全球高中生的物理學科賽事，由被稱為“八所常青藤盟校"之一的普林斯頓大學所組織。
賽事旨在培養學生解答非常規物理問題的能力，學習當下物理領域中新鮮前沿的研究，同時角逐全球獎項。
適合學生
在校高中生
競賽時間
2024年11月2日 上午9:30—11:00
考試形式
Online Exam網上競賽/ Onsite Exam現場競賽
線上：比賽時間為一周
需2-6人組團參賽，3-4人/組為最佳組隊人數。
團隊成員必須為高中生或還未開始大學本科生活的學生在PUPC官網報名注冊。
線下：考試時長為90分鐘
全程英文比賽，賽題為個人證明題筆試。
可以攜帶簡單的無任何編程功能的Scientific Calculators科學計算機/可以攜帶紙質的中英字典。
考試范圍
考察內容以力學和電磁學為主，對與數學能力的要求較高。
獎項設置
? 全球獎項
金獎、銀獎、銅獎、榮譽獎
? 國家級獎項
一等獎/二等獎/三等獎（中國）
* 獎項由當年的分數界限決定
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翰林物理競賽戰績
* 以上賽事主辦方為海外機構，不與任何中國的大學、中學或小學升學加分活動掛鉤，其成績不會作為任何中國中小學升學或評優的依據，僅定位為針對中學生的課外興趣活動和國際教學交流活動。
