諾獎話題吸引了眾多“吃瓜群眾”,源于諾貝爾物理學獎“爆冷”授予AI本身制造出的反差感,這幾乎不在科學界的預測之內。獲獎者本人Geoffrey E. Hinton在得知拿獎后的第一反應是“完全沒有想到”,有知乎答主注意到中科院物理所的直播間在結果公布時“直接給干沉默了”。還有知友表示,追問“知乎直答”時被告知,機器學習通常被認為屬于計算機科學和統計學的領域,不是傳統意義上的物理學分支。

事實上,此前曾連續兩年準確預測了諾貝爾生理學或醫學獎方向的知乎答主、科普作家“極薩學院冷哲”在預測今年獲獎方向時,將CRISPR(基因編輯)和AI(人工智能)預測為冷門,“AI對生命科學影響太大,唯一的問題是能否破例,以及頒給誰”,但其將AI獲獎預測的是諾貝爾生理學或醫學獎,不在物理學范疇之內。

“2024 諾貝爾物理學獎授予人工神經絡機器學習,為什么會頒給 AI 領域?”,對于最擅長的科普問題,知乎上的專業答主展開了熱烈討論。知乎答主、計算機軟件從業者“SIY.Z”認為,Geoffrey Hinton開發的神經絡“玻爾茲曼機”的歷史地位一直被低估了,正是其引導了“用統計物理構建機器學習模型”“深度神經絡的高效訓練”“生成模型”AI的發展,這為如今強大的機器學習奠定了基礎。

也有科研人員持不同意見。知乎答主、中國科學院紫金山天文臺天文學博士在讀生“拉格朗日L2”直言“不否認機器學習有用,但是作用被夸大了,不能說有幫助就頒個物理學獎吧”,知乎答主“雜然賦流形丶”則以往年諾貝爾物理學獲獎方向做了九宮格表情包,用以調侃歷史上物理學獎“錯亂頒獎”的情況。

在討論、造梗的同時,知友們也從各種角度對兩位獲獎者John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton進行著科普:Geoffrey Hinton是諾貝爾物理學獎和圖靈獎的首個雙料獲得者,其曾在谷歌工作了近十年時間,其學生和后輩如今遍布整個AI學術界和工業界;John J. Hopfield的父母均為物理學家,他的職業生涯早期曾在貝爾實驗室工作,這一代表著20世紀科學與技術的象征的科學研究機構。

知乎聚集著大量科研人群、專業學者、科普作家等,每一年的諾貝爾頒獎季他們都對各獎項進行了充分的討論、預測和科普,因此知乎也享有“諾獎第二現場”的美稱。而在今年,當諾貝爾物理學獎授予AI后,眾多答主的熱烈討論、觀點激辯和熱梗制造,讓知乎成為了圍觀諾獎最具吸引力的平臺。