诺贝尔物理学奖爆冷！
当地时间10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明”。两位获奖者将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。
图源：诺贝尔奖委员会官网
一位计算机科学家和一名分子生物学家，受人脑神经元启发创造出的「人工神经网络」，获得了今年的诺贝尔物理学奖。
诺奖委员会给出的理由是：“他们使用物理学工具训练了人工神经网络，这些方法是当今强大机器学习的基础。他们的工作，让如今的深度神经网络和深度学习得以诞生。”
那么，两位科学家是如何用物理解码信息的？
下面就一起来看看吧！
2024诺贝尔物理学奖
一个人工神经网络需要利用整个网络架构来处理信息。这个想法最初脱胎于科学家们对理解大脑如何工作的相关研究。在20世纪40年代，研究人员已经在对于如何理解或模仿大脑的神经和突触的功能的数学原理展开研究。
在20世纪60年代左右，当时关于神经网络的理论研究却无法成功得到理想的结果，理论预言上的失败使得一些研究人员开始对神经网络是否能够被真的投入到实际使用中产生了怀疑。
然而，在20世纪80年代，随着新的神经网络理论的提出并得到关注，包括Hopfield（今年的诺贝尔物理学奖得主）提出了新的重要观念，加拿大科学家Hinton（今年的诺贝尔物理学奖得主）在此基础上更进一步，科学界又掀起了一股神经网络的研究热潮。
物理学是一种关于世界的观点
Hopfiled生于1933年，曾任普林斯顿大学分子生物学教授。1982年，John Hopfield创建了一种用于机器的联想记忆方法，提出了一种革命性的网络结构，被称为“霍普菲尔德网络”。
“Hopfield网络”利用了材料由于其原子自旋而具有特性的物理学——这种特性使每个原子成为一个微小的磁铁。整个网络的描述方式等同于物理学中发现的自旋系统中的能量，并通过找到节点之间连接的值来训练，使保存的图像具有低能量。
图源：诺贝尔奖委员会官网
这个网络能够存储多个模式（比如图像），并且在面对不完整或有噪声的输入时，它会有条不紊地处理节点并更新它们的值，使网络的能量下降。因此，网络逐步寻找最接近输入的不完美图像的已保存图像。
Hopfiled曾在他的文章中写道：「物理学多次不得不做出选择，要么努力保留一个新的组成部分，就像十几岁的孩子一样，要么将其作为一门独立的学科送入荒野。我很高兴许多（也许是大多数）物理学家现在普遍将复杂系统物理学，特别是生物物理学视为该家族的成员。物理学是一种关于世界的观点。」
首位“图灵奖+诺贝尔物理学奖”获得者
今年诺贝尔物理学奖的颁发，让Hinton成为史上首位图灵奖+诺贝尔物理学奖的获奖者，不少学者开玩笑说诺贝尔物理学奖在和计算机图灵奖“抢饭碗”。
Hinton本人街道诺贝尔奖委员会的电话后也很惊讶：“我惊呆了！没有想过这件事会发生在我身上。”
Geoffrey Hinton以“Hopfield网络”为基础，创建了一个使用不同方法的新网络：玻尔兹曼机，这个名字源于19世纪物理学家路德维希·玻尔兹曼的方程。
图源：诺贝尔奖委员会官网
Hinton使用了统计物理学的工具，通过输入在机器运行时很可能出现的例子来训练机器。玻尔兹曼机通过统计物理学中的玻尔兹曼分布来识别数据中的特征，成为了现代深度学习网络的基础。在此基础上，Hinton继续研究，使得当前机器学习领域爆炸式的发展。
尽管计算机无法思考，但机器现在可以模拟记忆和学习等功能。正是今年的物理学奖获得者，使其成为可能。
Hopfiled和Hinton的工作不仅推动了机器学习的发展，还对物理学产生了深远影响。诺贝尔物理学委员会主席埃伦·穆恩斯在当天的新闻发布会上表示，两名获奖者利用统计物理的基本概念设计了人工神经网络，构建了机器学习的基础。
相关技术已被用于推动多个领域的研究，包括粒子物理、材料科学和天体物理等，也已用于日常生活中的人脸识别和语言翻译等。
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BPhO 英国物理奥林匹克活动
BPhO全称British Physics Olympiad，即英国中学物理奥林匹克活动，是顶尖物理学术活动选手的选拔赛。
BPhO由牛津大学、物理研究所 （IOP） 和 Odgen Trust 主办，办公室设在牛津大学物理系。同时，BPhO也是剑桥官方推荐的学术活动之一。
适合学生
• Round 1：不限制参赛资格
• Round 2：Training Camp Selection，即集训营选拔赛
仅邀请在第1轮竞赛中获得超级金牌（Top Gold）的选手参加。
• Round 3：Team selection
在分析参赛选手第1轮和第2轮参赛的成绩后，选拔15名选手受邀参加牛津集训营和英国国家队选拔赛。
比赛时间
•Round 1 比赛时间：2024年11月6日下午17:00—19:40
•Round 2 比赛时间：2025年2月22日下午14:00—17:00
考试形式
分为 Section 1 和 Section 2
考试时长：2小时40分钟
考试形式：个人参与，笔试
Section 1 ：一共有约 20 道题，每道题根据难度不同有不同的分值（3-6分不等），总分值约在 88分。选手只用选答其中 50分的题即可。
注：如果同学选答超过 50 分的题，答错不扣分，答对算分，但是总分最多50
Section 2 ：约 4 道大题，每道大题分为若干个小问题，每个小问题有不同的分值，每道大题共 25 分，选答其中任意 2 题即可。(具体题目数量以实际为准)
奖项设置
♕ Round1：
超级金奖 Top Gold：前2%
金奖 Gold：前8%
银奖 Silver：前15%
铜奖 Bronze Ⅰ：前25%
铜奖 Bronze Ⅱ：前40%
注：获奖分数线会按照英国国籍学生的成绩分别以总分排名前 2%、8%、15%、25%、40% 的比例划出，其他国家的学生直接参照获奖分数线来决定是否得奖。
♕ Round2：
金奖 Gold
银奖 Silver
铜奖 Bronze
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普林斯顿大学物理比赛（PUPC）是一项面向全球高中生的物理学科赛事，由被称为“八所常青藤盟校"之一的普林斯顿大学所组织。
赛事旨在培养学生解答非常规物理问题的能力，学习当下物理领域中新鲜前沿的研究，同时角逐全球奖项。
适合学生
在校高中生
竞赛时间
2024年11月2日 上午9:30—11:00
考试形式
Online Exam网上竞赛/ Onsite Exam现场竞赛
线上：比赛时间为一周
需2-6人组团参赛，3-4人/组为最佳组队人数。
团队成员必须为高中生或还未开始大学本科生活的学生在PUPC官网报名注册。
线下：考试时长为90分钟
全程英文比赛，赛题为个人证明题笔试。
可以携带简单的无任何编程功能的Scientific Calculators科学计算机/可以携带纸质的中英字典。
考试范围
考察内容以力学和电磁学为主，对与数学能力的要求较高。
奖项设置
♕ 全球奖项
金奖、银奖、铜奖、荣誉奖
♕ 国家级奖项
一等奖/二等奖/三等奖（中国）
* 奖项由当年的分数界限决定
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翰林物理竞赛战绩
* 以上赛事主办方为海外机构，不与任何中国的大学、中学或小学升学加分活动挂钩，其成绩不会作为任何中国中小学升学或评优的依据，仅定位为针对中学生的课外兴趣活动和国际教学交流活动。
