从铁磁体到ChatGPT：磁学模型撑起人工智能！很多人其实都没搞明白？！
近年来，“人工智能”（AI）这一概念迅速从科研实验室扩散至社会各个角落。聊天机器人、图像生成器、黑洞照片增强器、蛋白质结构预测因子等应用层出不穷。
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2024 年10 月8 日，John J. Hopfield 与 Geoffrey E. Hinton 因其“为机器学习（人工神经网络）奠定基础的发现与发明”共同荣获诺贝尔物理学奖。
该奖项明确表彰了人工智能核心算法在物理学范畴的深远影响。
从物理学角度切入，AI背后的基本原理其实与磁学和粒子物理学有着意想不到的联系。
早在1920 年代，德国物理学家Ernst Ising 在其导师Wilhelm Lenz 的引导下研究了“伊辛模型”——一种用来描述铁磁性材料中电子自旋（向上或向下）在二维原子网格内如何受温度波动、相邻自旋对齐、外部磁场作用而形成磁畴的物理模型。
该模型强调：
系统中的自旋通过降低能量逐渐趋于一个稳定、低能配置。
借助“能量景观（energy landscape）”的比喻，可将其想象为一块大理石从高处滚向低处，最终停在一个洼地，也即系统的稳定态。
在1980 年代，Hopfield 受此启发，将上述类似物理系统的思想迁移至人工神经网络中。
他所构建的“Hopfield网络”由大量神经元互联（类似自旋间耦合），每条“突触连接”具有权重系数，神经元可根据其他神经元的输入（连接权重加总）及阈值决定是否激活。
网络整体演化时可理解为在一个“能量函数”下不断寻找稳定配置，最终收敛到一个已有模式，即“记忆”状态。这标志着：
**** Hidden Message *****
现代神经网络借助统计物理、能量景观、量子场论等分析工具，正逐步从被视为“黑匣子”的模型，转向可解释化、可类比于物理系统的结构。
总而言之，物理学与人工智能之间的联系远比表面所见深刻。人工智能模型不仅可用于解决物理学中的实际问题——如去噪引力波信号、粒子数据分析、新材料模拟、暗物质重建——物理学的工具也反过来帮助我们理解AI系统：
例如“能量景观”、“相互作用场”、“量子场”这些物理概念，为AI提供了新的语言和视角。
从这一视角来看，AI并非脱胎于软件工程或数据科学，而是在数学、物理、统计与计算机科学的交叉处发生的“物理学 + 智能”变革。
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