材料一：
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科学家约翰•霍普菲尔德和加拿大科学家杰弗里•辛顿，以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习而作出的基础性发现和发明。
当我们谈论AI时，通常指的是使用人工神经网络进行的机器学习。事实上，这项技术最初的开发灵感源自人脑结构。在人工神经网络中，大脑的神经元由具有不同值的节点表示。这些节点通过类似于突触的连接相互影响，这些连接可以变强或变弱。例如，通过在同时具有高数值的节点之间建立更强连接，可以对人工神经网络进行训练。
机器学习长期以来一直是科学家们研究的重要内容，其中包括对大量数据的分类和分析。霍普菲尔德和辛顿利用物理学工具构建了新方法，为当今强大的机器学习奠定了基础。
霍普菲尔德发明了一种联想记忆网络，它能够存储和重建图像以及其他类型的数据模式。
如何理解呢？我们可以将节点想象成像素。“霍普菲尔德网络”利用了物理学中描述物质特性的原理。根据该原理，材料因原子自旋而具有独特特性，这种特性使每个原子成为一个小型磁铁。整个网络的描述方式相当于物理学中自旋系统的能量，它通过寻找节点之间连接的值来进行训练，从而使得保存的图像具有较低的能量。
当输入扭曲或不完整的图像时，“霍普菲尔德网络”会系统地遍历节点并更新它们的值，从而降低网络的能量。因此，网络能够逐步找到与输入图像最相似的已保存图像。
辛顿的研究建立在“霍普菲尔德网络”基础之上，他构建了一种使用不同方法的新网络，即玻尔兹曼机（玻尔兹曼是十九世纪的统计物理学家，他提出的玻尔兹曼分布，描述了多个分子组成的系统）。它能够学习识别给定类型数据中的特征元素。辛顿运用统计物理学原理，通过输入机器运行时可能出现的示例对其进行训练。玻尔兹曼机可用于对图像进行分类，或创建训练模式类型的新示例。辛顿在此基础上进行拓展，推动了当前机器学习的爆炸式发展。
诺贝尔物理学奖颁给两位“AI先驱”，除了表彰他们在将物理学与人工神经网络深度结合方面所作的贡献之外，可能还有两层隐含意义，一是物理规律不仅存在于自然界中，在数字世界（计算机模型、模型创建的虚拟世界）中也可能发挥着制约作用。二是AI与物理学等基础科学存在千丝万缕的联系，基础科学不仅为AI筑起了基座，同时其发现和理论也对AI研究提供了启发和灵感。（摘编自张佳欣、张梦然《推动机器学习技术“爆炸式”发展——2024年诺贝尔物理学奖授予两位“人工智能先驱”》
材料二：
本届诺贝尔奖讨论度之高，可能是前所未有的。争论的核心在于：这究竟是“人类的诺奖”还是“人工智能的诺奖”？
有人欢呼雀跃，认为这是对科技进步的高度认可；有人忧心忡忡，担心这是否预示着人类科学家时代的衰竭。然而，此次奖项背后的意义远不止于此。AI工具的效能，也不能用传统眼光去看。
将诺贝尔奖颁发给人工智能（AI）领域的成就，并非意味着人类科学家的地位受到动摇。相反，这恰恰反映了人类智慧的新高度。每一个能够自我学习的算法模型，都是科研人员创新思维的结晶；每一次AI技术的突破，皆意味着人类对未知世界的探索更进一步。
AI与人类科学家之间绝非零和博弈的关系。AI当然有它的独特性，它在数据处理、预测模拟等方面不仅强大，还有传统技术手段所没有的“想象力”。但这种创新，恰恰为科研提供了前所未有的工具，可帮助人们从纷繁信息中快速提取关键线索、给出新的假设方向，加速科学发现的步伐。历史上每一次科技革命所展现的新兴力量，也都会成为推动传统领域进步的强大动力。
除了提高科研效率，“人机合作”也开启了崭新的研究路径，并带来跨学科合作模式。在AI的助推下，不同背景的专业人士得以齐聚一堂，共同解决单凭一己之力难以攻克的问题。譬如，在医疗健康领域，AI结合生物医学知识可更精准地识别疾病早期迹象；在环境保护方面，AI能通过分析气候变化趋势辅助制定更有效的应对策略。不胜枚举的例子共同证明了一个事实：人工智能不是人的替代，而是人的合作伙伴。
诚然，随着AI技术成熟并广泛应用于各个行业，我们也面临一系列挑战，例如怎样平衡技术创新与隐私保护之间的关系，如何维护算法决策过程透明公正，能否确保技术发展始终服务于全人类福祉，等等。
同时，当我们面对AI“参战”的全球科技竞争新格局，如何培养出能够引领未来创新潮流的人才，也已成为从国家层面到个人发展都必须深思的重大课题。（摘编自张梦然《“人类的诺奖”还是“人工智能的诺奖”？》）
