"物理与AI跨界碰撞！诺奖级物理技术如何赋能AI新飞跃？"

在近日揭晓的2024年诺贝尔物理学奖中，一项出人意料的决定引发了全球范围内的热烈讨论：奖项被授予了人工智能领域的两位杰出科学家——美国的约翰·霍普菲尔德与加拿大的杰弗里·辛顿。这一决定不仅彰显了人工智能与基础科学之间的紧密联系，也再次将公众的视线聚焦于这一快速发展的领域。

此次获奖，不仅是对两位科学家在人工神经网络和机器学习领域基础性贡献的高度认可，也标志着人工智能作为一门跨学科研究的重要性日益凸显。霍普菲尔德与辛顿的研究工作，为当今机器学习技术的蓬勃发展奠定了坚实的理论基础。

霍普菲尔德，作为物理学博士出身，其研究跨越了物理学、生物学与计算机科学等多个领域。他提出的“霍普菲尔德网络”模型，为神经网络在记忆与联想功能上的实现开辟了新路径。而辛顿，则以其深厚的跨学科背景，在深度学习领域取得了举世瞩目的成就，被誉为“AI教父”。他提出的“受限玻尔兹曼机”与“反向传播”算法，对现代神经网络的发展产生了深远影响。

南京大学人工智能学院的俞扬教授指出，人工智能与基础学科之间的关联源远流长。早期的人工智能研究者多来自数学、物理等领域，他们利用各自领域的工具与方法，推动了人工智能的快速发展。霍普菲尔德与辛顿的获奖，正是这一趋势的生动体现。

值得注意的是，霍普菲尔德还曾到访中国南京，为南京航空航天大学的师生带来了关于人工神经网络的精彩讲座。他的到访不仅促进了中外科学交流，也激发了国内科研人员对人工智能研究的热情。

如今，人工智能已广泛应用于语言翻译、图像识别、科学研究等多个领域，成为推动社会进步的重要力量。霍普菲尔德与辛顿的研究成果，不仅为人工智能的发展奠定了坚实基础，也为人类探索未知世界提供了强大工具。

随着科技的不断发展，人工智能将在更多领域发挥重要作用，为人类创造更加美好的未来。霍普菲尔德与辛顿的获奖，无疑为这一进程注入了新的动力。