于10月8日的采访中，复旦大学计算机学院的肖仰华教授阐述了神经网络的两种基本机制为何赢得物理学奖项的认可。这一成就归功于其设计灵感来源于物理学，尤其是深受统计物理中的伊辛模型的影响。此举不仅彰显了人工智能与物理学间的紧密合作关系，还为深入理解这两种网络模型提供了新颖的视点。
肖仰华教授的见解显著拓展了我们对未知领域的认知边界。他主张，人工智能理应获得诺贝尔奖，否则这一奖项可能削弱其重要性。鉴于人工智能正全面影响世界的各个方面，包括科学研究范式，此观点激发了公众对AI未来发展的强烈期待，并引发了对诺贝尔奖核心价值的深度反思。
两位科学巨匠的卓越贡献
JohnJ.Hopfield教授（普林斯顿大学）与GeoffreyE.Hinton教授（多伦多大学）凭借其在人工神经网络领域的杰出贡献，共同荣获本年度诺贝尔物理学奖。自1980年代起，两位学者在该领域的研究推动了人工智能基础的发展并拓展了科研新视野。
肖仰华教授指出，诺贝尔奖得主的核心贡献在于创建了两种具有独特特性的神经网络架构。霍普菲尔德借鉴了物理学中的自旋和能量态分布理论，成功地将神经网络难题转化为能耗优化问题，并在1982年提出了霍普菲尔德网络。在此基础上，辛顿进一步发展了玻尔兹曼机。这两大创新显著推动了人工智能的发展，并体现了科学研究的巨大魅力。
AI与物理学的深度对话
霍普菲尔德网络与玻尔兹曼机的发明，象征着技术进步与科学理念的结合。霍普菲尔德从物理学领域引入自旋与能量分布理论于神经网络，这种跨学科的创新助力了人工智能的发展。辛顿在此基础上，融合神经网络训练与物理能量最小化原理，推动了机器学习的创新。
跨学科研究方法为人工智能注入创新元素，同时也为物理学提供了新的研究角度。诺贝尔奖评委会指出，物理学提供了助力机器学习的工具，而其领域自身亦因人工神经网络的研究而受益。这种互惠互利推动了二者的进展，并展现了科学研究的无限潜力。
AI改变世界的强大力量
肖仰华教授强调，人工智能正全面改造全球格局，特别是科研领域。霍普菲尔德与辛顿荣获诺贝尔物理学奖的工作显著反映了这一趋势，他们的贡献为AI发展奠定了坚实基础，并凸显了AI对世界的重大影响。
至今，机器学习在诺贝尔物理学奖项相关研究中获得广泛运用，助力筛选与分析海量数据如希格斯玻色子探测、系外星体搜索。此类应用不仅彰显了AI在科研的重大潜力，亦体现了其变革世界的强大力量。
跨学科研究的巨大潜力
诺贝尔物理学奖于本届授予机器学习领域，引发计算机科学界广泛热议。历经数百年发展，物理学与自然科学领域已构建起深厚理论与方法体系，为人工智能产业提供了关键启迪和借鉴。
肖仰华教授指出，AI的成就堪比诺贝尔奖水平，否则恐损及该奖项的权威性。
AI与物理学的未来展望
授予霍普菲尔德与辛顿物理学诺贝尔奖，既是对这两位杰出科学家成就的肯定，也为AI与物理学的融合进步提供了认可。该决定提升了人们对AI未来发展的期待，并加强了我们对物理学进步的信念。
面向未来，我们期待跨学科研究的蓬勃发展，科学思维的交汇愈发频繁。我们强烈预期能够见证AI与物理学的深度融合，及其重塑世界的强大潜力。我们对科学探索的无限前景持开放态度，并对AI在物理学领域的发展前景充满期待。
