约翰·霍普菲尔德：架起物理学向人工智能的桥梁

2024年10月，美国科学家约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿共同获得了诺贝尔物理学奖。约翰·霍普菲尔德，这位来自美国普林斯顿大学的科学家，凭借着“为利用人工神经网络进行机器学习做出的基础性发现和发明”，成功荣膺了物理学领域的最高奖项之一。这位在物理学、神经科学和人工智能领域都有卓越贡献的科学家，成功架起了物理学通向人工智能领域的桥梁。

约翰·霍普菲尔德于1933年7月15日出生于美国伊利诺伊州芝加哥。他的学术生涯则始于宾夕法尼亚州斯沃斯莫尔学院，1954年，霍普菲尔德在那里获得了物理学学士学位。4年后，霍普菲尔德在康奈尔大学获得物理学博士学位。

1958年，霍普菲尔德成为贝尔电话实验室理论物理组技术人员，正式开始了固体物理学家的职业生涯。然而，他的研究领域并不局限于物理学。在1968年获得古根海姆奖学金后，已是光与固体相互作用领域研究权威的霍普菲尔德前往英国剑桥大学卡文迪什实验室深造，并在此期间将研究方向逐渐转向物理学和生物学的交叉领域。

1969年，霍普菲尔德荣获美国物理学会奥利弗·E.巴克利凝聚态物质奖，这标志着他在物理学领域的杰出贡献。然而，他并未止步于此，而是继续探索物理学与生物学的交汇点。1974年，他证明了基因表达中存在的高精度可以通过称为“动力学校对”的偶联化学反应来解释。这一为生物学研究提供了新视角和方法的发现，展现了霍普菲尔德在生物遗传学领域的杰出成就。

此后，霍普菲尔德又将研究方向拓展到了神经网络领域。他最著名的贡献之一就是于1982年发明了霍普菲尔德神经网络。这一网络模型模拟了人脑神经元的行为，解释了神经元系统如何相互作用以产生稳定的记忆，以及神经元系统如何应用基于部分信息来完成整个记忆的过程。霍普菲尔德的这一模型，为理解大脑记忆系统提供了新的视角。这一模型不仅在理论上推动了对大脑记忆系统的理解，还在实践中为人工智能的发展奠定了基础。

自1997年起，霍普菲尔德一直担任普林斯顿大学教授，并在该校的神经科学研究所发挥了关键作用。他不仅在学术上持续贡献，还积极参与科学教育和人才培养工作，培养了一大批优秀的科研工作者。在普林斯顿大学担任分子生物学教授期间，霍普菲尔德与其他科学家一起开设了“计算物理学”课程。这门课程探讨了纳米尺度物理学、计算和大脑功能之间的联系，最终演变为计算与神经系统项目，培养了超过100名博士生。

霍普菲尔德的杰出贡献得到了广泛的认可。他荣获了多项重要奖项，除了奥利弗·E.巴克利凝聚态物质奖，还获得了2002年的玻尔兹曼奖，并于2024年获得了诺贝尔物理学奖。

作为从物理学“跨界”到人工智能研究的科学家，霍普菲尔德对人工智能的未来发展既持乐观态度，又有担心之意。他认为，人工智能技术的快速发展可能带来伦理和安全问题。因此，他呼吁科学界在追求技术创新的同时，也要关注其对社会的影响，并建立相应的伦理框架来确保技术被负责任地使用。（综合整理报道）（策划/谭玖）