@ 七 仔 問：

2024年諾貝爾物理學(xué)獎出乎很多人的預(yù)料，頒給了物理學(xué)家約翰·霍普菲爾德和人工智能專家杰弗里·辛頓。物理學(xué)和人工智能是怎么聯(lián)系起來的？

盧健龍（新加坡國立大學(xué)物理學(xué)博士） 答：

確實(shí)，或許連獲獎?wù)咦约憾枷氩坏?，這屆諾貝爾物理學(xué)獎居然花落人工智能領(lǐng)域。兩位科學(xué)家的獲獎理由是“關(guān)于通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的奠基性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network），是一種模擬人腦工作方式的計算模型。進(jìn)入21世紀(jì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展得益于計算資源的提升和大數(shù)據(jù)的積累，特別是深度學(xué)習(xí)的興起。2006年，杰弗里·辛頓提出深度信念網(wǎng)絡(luò)，為深度學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。2012年，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如AlexNet）在圖像識別比賽中大幅領(lǐng)先，證明了深度學(xué)習(xí)的巨大潛力。此后，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別、自然語言處理、自動駕駛等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。

事實(shí)上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很早就被應(yīng)用到物理學(xué)中，主要幫助物理學(xué)家分析復(fù)雜數(shù)據(jù)、建立模型、發(fā)現(xiàn)規(guī)律，甚至解決傳統(tǒng)方法難以處理的問題。物理學(xué)中的許多系統(tǒng)（如流體力學(xué)、量子力學(xué)和天體物理）往往涉及大量復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程和多維數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理這些方面表現(xiàn)得非常出色。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與物理學(xué)都追求對系統(tǒng)的精確描述與預(yù)測。物理學(xué)通過數(shù)學(xué)方程模擬現(xiàn)實(shí)世界，揭示系統(tǒng)背后的基本原理，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式并作出預(yù)測。在物理研究中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過大量實(shí)驗或觀測數(shù)據(jù)自我“學(xué)習(xí)”物理系統(tǒng)的行為，這使得物理學(xué)家能夠探索傳統(tǒng)分析方法難以觸及的領(lǐng)域?？偟膩碚f，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為物理學(xué)研究提供了強(qiáng)有力的工具，將數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析方法與理論建模結(jié)合在一起，很可能幫助物理學(xué)家發(fā)現(xiàn)超出我們目前認(rèn)知的新物理。

@ 江 華 問：

為什么一些歌曲的旋律一聽就令人上頭，充滿“魔性”？

沈倩倩（杭州市富陽區(qū)江南中學(xué)心理老師） 答：

一是生理反應(yīng)。這類旋律通常具有很強(qiáng)的節(jié)奏感，像鼓點(diǎn)一樣一下下敲擊在人們的心上，使人的身體和大腦不自覺地跟著律動。人的聽覺系統(tǒng)會對節(jié)奏明快、音高變化頻繁等有特點(diǎn)的旋律更敏感，這種刺激通過神經(jīng)傳導(dǎo)，大腦釋放多巴胺，于是人產(chǎn)生了愉悅感。比如《小蘋果》節(jié)奏活潑歡快，《最炫民族風(fēng)》旋律朗朗上口，聽時大腦易被激活。

二是記憶特性。這些歌曲音程的跨度和音符的組合往往比較簡單又不失巧妙。當(dāng)一段旋律不斷重復(fù)時，大腦會逐漸熟悉它，就像形成了一種記憶慣性。這種慣性會讓我們在聽到歌曲開頭時，就期待后續(xù)的旋律，進(jìn)而反復(fù)聆聽，被記憶存儲。比如很多網(wǎng)絡(luò)熱歌，副歌部分旋律簡單且重復(fù)次數(shù)多，聽過幾次后就會不自覺地在腦海中回響。

三是情緒共鳴。魔性旋律能夠快速引發(fā)情緒反應(yīng)。比如一些充滿活力的魔性旋律，能讓人感到興奮；帶有懷舊風(fēng)格的旋律，讓人回憶起過去的美好時光。情緒的共鳴會加強(qiáng)人們對歌曲的喜愛，令人沉浸其中，享受歌曲帶來的情感體驗。比如《孤勇者》的溫暖和力量感，會讓大人小孩都忍不住循環(huán)播放。

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