The Physics of A.I. ylc3000 2025-11-18 0 浏览 0 点赞 长文 视频《The Physics of A.I.》解释了为什么 John Hopfield 和 Geoffrey Hinton 能因人工智能领域的贡献获得2024年诺贝尔物理学奖，揭示了AI算法与磁学、粒子物理学之间深刻的底层联系。 1. 物理学起源：伊辛模型与磁性 (The Ising Model) 视频首先回顾了物理学中用于理解磁性的经典模型，这是后来AI神经网络的灵感来源。 - 伊辛模型 (1920年): 物理学家 Ernst Ising 研究磁铁内部原子的模型。原子像微小的磁针（自旋），只有“向上”或“向下”两种状态。 - 能量最小化: 自旋倾向于与邻居保持一致以降低能量，这就好比弹珠在起伏的山地中滚动，最终会停在低洼的谷底（稳定状态）。 - 能量景观: 这一物理过程创造了一个“能量景观”，系统自然向最稳定的配置演化。 2. 霍普菲尔德网络：从磁性到记忆 (Hopfield Networks) John Hopfield 借鉴了伊辛模型的物理原理，构建了具有“记忆”功能的算法。 - 人工神经元: 1982年，Hopfield 用“人工神经元”代替了原子。神经元之间通过“突触”连接，每个连接都有不同的权重（正向、负向或无影响）。 - 雕刻能量景观: 通过调整连接权重，可以人为地“雕刻”能量景观。在特定的配置周围“挖掘”出低能谷底，使这些配置成为系统的平衡点。 - 联想记忆: 当给网络一个初始状态，它会自然演化（像弹珠滚落）到最近的低能谷底。这意味着网络“记住”了那个模式。这就是机器记忆和学习的雏形。 3. 神经网络与量子场的惊人联系 (Neural Networks & Quantum Fields) 视频揭示了现代深度神经网络与量子场论之间意想不到的数学对偶性。 - 神经网络作为场: 神经网络可以被视为一个数学“场”，将空间中的点映射为数值。随着网络变得非常宽（神经元数量极大），其输出统计分布趋向于高斯分布（钟形曲线）。 - 与量子场的对应: 2020年的研究发现，无限宽且参数随机的神经网络，其数学行为与无相互作用的量子场（自由场）完全一致。 - 相互作用的类比: - 量子物理中: 粒子相互作用是对自由场模型的修正。 - AI中: 现实中的神经网络不是无限宽的，这种“有限宽度”带来的修正，在数学上恰好对应于量子场论中的“粒子相互作用”。 - 这提供了一种全新的视角：用费曼图等物理工具来研究神经网络，或用神经网络来模拟复杂的量子相互作用。 4. 物理学与AI的互惠未来 视频最后总结了两个领域如何相互促进。 - AI 助力物理学: AI已被用于消除引力波信号的噪声、寻找新粒子、探索弦理论的多重宇宙以及绘制暗物质地图。 - 物理学 助力 AI: 物理概念（如能量景观、相变、量子场）为理解被视为“黑盒”的AI模型提供了理论框架和解释语言。 网闻录 The Physics of A.I.