2024诺贝尔物理学奖授予人工神经网络：距离AI获诺贝尔奖还要多久？

左侧为大脑中的自然神经元，通过突触相互传递信号，连接强化或减弱反映大脑适应性

右侧为人工神经网络中节点，节点通过权重连接，训练根据活跃情况调整，模仿大脑学习

John Hopfield联想记忆模型将记忆存储过程类比于塑造地形。训练后的网络形成了一个“能量地形”，每一个保存的模式都对应着地形中的一个低谷。当网络输入一个扭曲或不完整的模式时，就像把一个小球放到山坡上，小球沿着能量下降的路径滚动，直到到达最低的能量谷。这意味着网络在试图找到最接近的保存模式，从而实现对不完整信息进行恢复。当 Hopfield 网络收到失真或不完整的图像时，它会有条不紊地通过节点并更新它们的值，以便网络的能量下降。因此，网络逐步工作以找到与它所馈送的不完美图像最相似的已保存图像。通过“能量地形”，网络能够从不完整的数据中恢复出之前学到的完整信息。

下图比较了三种不同类型的神经网络：Hopfield网络、Boltzmann机和限制性Boltzmann机（RBM）。Hopfield网络是一种全连接网络，常用于联想记忆；Boltzmann机由Geoffrey Hinton提出，包含可见层和隐藏层，用于影响整个网络运作；限制性Boltzmann机（RBM）是其变种，常用于深度学习，通过逐层训练来学习数据特征。这三种网络在记忆和模式识别方面各有不同的应用场景，尤其在深度学习领域，RBM被广泛应用于构建深度神经网络。

人工智能带来医工交叉领域新突破

人工智能与医学影像的结合正在彻底改变医生的诊断方式。基于 Hinton 深度学习研究的算法，人工神经网络可以自动识别医学影像中的异常，如肿瘤、血管疾病等。这不仅提升了诊断的速度和准确性，还让许多难以检测的疾病得以早期发现。特别是在癌症筛查和脑部疾病诊断中，人工神经网络展现了强大的数据处理能力。通过深度学习技术，神经网络能够从大量的影像数据中提取细微的特征，从而辅助医生做出精准的诊断决策。未来，这些技术还将进一步拓展至其他医疗领域，如眼科、心脏病学和病理学。随着算法的不断优化和计算能力的提升，医学影像诊断的准确性和效率将得到显著提升，进一步推动个性化医疗的发展。

人工神经网络的应用在生物材料的开发中同样大有作为。Hopfield 网络使用的物理学自旋模型为设计智能化生物材料提供了新思路。通过这种方式，科学家能够预测材料在不同环境中的表现，从而开发出更加生物相容性和适应性强的医疗植入物，如智能药物输送系统和组织再生材料。与此同时，Hinton 的研究帮助推动了个性化医疗的发展。基于深度学习算法的个性化健康管理系统能够分析用户的健康数据，提前预测潜在的健康风险，并给出个性化的预防建议。

结语

John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton 的获奖，不仅标志着人工神经网络在物理学领域的突破，也无疑是当今机器学习和医疗技术的重要基石，他们的贡献也将推动未来医疗科技的持续创新。通过深度学习和人工神经网络的力量，全球的医疗体系将变得更具预见性、精准性和智能化。这些技术不但可以挽救更多的生命，还将让每个人都能享受到前所未有的医疗体验。

正如诺贝尔物理学委员会主席 Ellen Moons 所言：“The laureates’ work has already been of the greatest benefit. In physics we use artificial neural networks in a vast range of areas, such as developing new materials with specific properties.”