2024諾貝爾物理獎於台灣時間17點45分公布，由約翰·霍普菲爾德(John J. Hopfield) 和傑佛里·辛頓(Geoffrey E. Hinton)獲獎，以表彰他們「透過人工神經網路實現機器學習的基礎性發現和發明」。
據諾貝爾獎官網新聞稿表示，美國紐澤西州普林斯頓大學教授的霍普菲爾德創建了一個可以儲存和重建資訊的結構，而加拿大多倫多大學教授辛頓則發明了一種可以獨立發現資料屬性的方法，這對於現在使用的大型神經網路來說已經變得非常重要。
類神經網路與機器學習的發明與物理原理確實有關聯。
-
類神經網路的靈感來源於生物神經系統：生物神經元之間通過突觸傳遞信號，而類神經網路中的節點和連接正是模仿了這種結構。
- 早期類神經網路的研究受到神經生理學的啟發，例如McCulloch-Pitts 神經元模型就是嘗試用簡化的數學模型來描述神經元的行為。
- Hopfield 網絡的提出則借鑒了物理學中自旋系統的概念，利用能量函數來描述網絡的狀態，並通過模擬物理系統的演化過程來實現學習和記憶。
-
機器學習的發展也受到物理學的影響：
- 統計力學中的概念和方法，例如熵、自由能等，被廣泛應用於機器學習的理論分析和算法設計中。
- 量子力學的發展也為機器學習提供了新的思路，例如量子計算和量子機器學習。
-
物理學為機器學習提供了強大的工具：
- 高性能計算：物理學研究中發展起來的超級計算機和并行計算技術，為機器學習提供了强大的計算能力，使得處理海量數據和訓練複雜模型成為可能。
- 物理模擬：物理學中的模擬方法，例如分子動力學模擬、蒙特卡洛模擬等，可以被用於生成訓練數據、驗證模型和探索新的機器學習算法。
總而言之，類神經網路和機器學習的發展與物理學有著密切的聯繫。物理學的原理和方法不僅為機器學習提供了靈感和理論基礎，也為機器學習的發展提供了強大的工具和支持。
