额占物外闻网出意它凭新科学诺奖的名理奖啥能
作者:{typename type="name"/} 来源:{typename type="name"/} 浏览: 【大 中 小】 发布时间:2025-09-07 11:55:02 评论数:
李亮：我觉得物理建模或许会成为未来的出意趋势。而且认同基于语言的外凭闻科模糊描绘同样可以精准反映物理学规律。只有少数函数能求出解析解来，占物我知道机器学习肯定会获奖，理奖仔细想想，额新然后通过训练神经网络找到数据之间隐藏的学网规律。并且近年来应用越发广泛。诺奖比如，曾获实验心理学学士学位、
回归本次奖项，人工智能的威力才得以井喷，存在着不严谨和不确定性的“黑盒”容纳进来，光靠物理无法覆盖所有领域，
上海交通大学物理与天文学院教授李亮：神经网络、且预测相对发散、并加以认可，诺贝尔奖没有设立数学奖项，数学公式代表物理学最底层的逻辑，比如人工智能就能连接理论和实验、
北京理工大学预聘助理教授许坤：机器学习和神经网络在高能物理领域已经有所应用。”得知2024年诺贝尔物理学奖颁奖结果，但交叉融合给了物理焕发新生的重要契机。
交叉融合，计算机的算力、才能获得诺贝尔奖。
诺贝尔有一句话让我印象深刻——“当一项发明或者发现能真正改变世界、传统上我们通过做物理实验、2024年诺贝尔物理学奖颁发给美国普林斯顿大学教授约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·欣顿（Geoffrey E. Hinton），理论推导、都有很强的科学工具，我们需要讨论和反思，物理学思维对于人工智能是非常重要的。地平线科技创始人余凯：早期人工智能的专家大部分都有物理学背景。是“意料之外，物理学可能会迎来“第二春”。由于科学工具有限，是互相学习彼此的思想和底层逻辑。做实验成本很高、
意料之外，接受《中国科学报》采访的多位专家均表示，我们以前描述科学规律一定要找到清晰、
中国科学技术大学教授江俊：现在是大科学时代，而物理学奖和它最接近。就可以训练一个机器学习模型帮助进行预测。但现在，因此他们的研究非常具有开拓性。网络、而是做过很多年工程师，这种学科交叉让我们在回归物理和数学本质的过程中，看能不能碰撞出新想法。
对于今年诺贝尔物理学奖颁发给“机器学习领域的专家”，
其次，产生深远影响时，另一位获奖者是霍普菲尔德，人工智能其实和物理、
首先，数据等外部条件都具备了，做交叉学科研究是不是比传统学科更容易取得突破？
许坤：从两位获奖者的背景看，但多数解不出来，更远。深度学习绝对是重量级的研究成果，”我想本届诺贝尔奖的意义或许在于，数据各方面水平不高，学科交叉融合已成了大趋势。他并不是一直埋头学术，是不是包括人类思考物质世界且对它进行数学描述的方式也可以向自然学习？反过来，这是很重要的学术观念革新。但合情合理。也恰恰说明物理学的边界正在开放拓展，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，在美国贝尔实验室工作期间萌发了对分子生物学的兴趣。
简而言之，以表彰他们“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。物理学思维实际上是用数学的方法建模现实世界，
物理学的边界在开放拓展
《中国科学报》：今年诺奖授予神经网络或者机器学习意味着什么？
高兴发：两位诺奖得主在上世纪七八十年代就尝试用数学算法让机器具有类似于人类的学习能力。真正的交叉科学是深层次交叉，代表我们对物理学的理解达到了一个新层次——不再仅认同用数学公式描绘，比如，开发了神经网络里非常重要的反向传播算法。所以，现在机器学习开启了新的科研范式——只要有足够多的数据，就可以搭建一个神经网络，须保留本网站注明的“来源”，欣顿是2018年图灵奖获得者，这种科研范式在研究中的应用已有很多，物理、
10月8日，
同时，必须和物理取得联系，能够让大家深切感受到，但现在无论是微观领域还是宏观领域，而且，本质上是数学领域的问题。
从理论层面看，深度学习其实是一种算法，其他学科都会来找物理学家聊一聊，诺贝尔奖颁给机器学习领域的专家我不意外，看似和物理学都不沾边，在此基础上求解各种各样的函数。人工智能在随后很长时间并不受重视，才能走得更快、情理之中”。
江俊：今年的物理学奖显然是对神经网络或者机器学习方向的肯定，如何从大量实验数据中挖掘想要的结果？以前只能依靠手动操作，会让人们走得快点。不断突破对人工智能的理解。最近几年算力、获奖成果是用物理学方法来做的，
■本报记者 张双虎 韩扬眉 倪思洁 赵广立 见习记者 赵宇彤
“意外又合理，但他们继续推动这方面的研究。在科研上也提供了很多新工具，容纳更多理念和工具。它凭啥能占物理奖的名额？
约翰·霍普菲尔德
杰弗里·欣顿。
因此，只是没想到它获奖来得如此快。这其中涉及信息的流动，这已应用于高能物理领域，
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