【骅图好书】物理学不存在了？今年诺贝尔物理学奖竟然颁给了人工智能！
2024年10月8日，诺贝尔物理学奖已揭晓！来自美国和加拿大的两名科学家约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）获此殊荣，以表彰他们使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。
然而这则消息一出，迅速引发了网友热议。
今年的诺贝尔物理学奖竟然颁给了计算机领域？有的网友调侃道：“得知今年诺贝尔奖的结果，诺贝尔本人都得连夜转码农。”而还有些人则对此愤愤不平，认为“物理学不存在了”。
那么，人工智能为什么可以博得诺贝尔物理学奖的青睐呢？人工智能到底有什么魅力值得受到如此重视？先让我们了解一下两位“AI先驱”的研究工作吧。
1982年，约翰·霍普菲尔德提出了一种新型的人工神经网络，可以存储和重建图像信息模式，类似人类的联想记忆。
杰弗里·辛顿则使用统计物理学的手段，在1985年提出了一种称为“玻尔兹曼机”的新型人工神经网络，在足够的机器训练下，它能够自主学习数据中的特征，从而使机器能够处理更为复杂的任务。
两位诺贝尔物理学奖得主从20世纪80年代开始就致力于人工神经网络领域的研究，他们利用物理学工具开发出的方法，为设计更有效的学习算法和模型结构提供了重要的理论基础，极大地推动了机器学习的发展。
机器学习在过去15到20年里爆炸式发展，它利用了一种叫做人工神经网络的结构。机器学习是人工智能的核心，当我们谈论人工智能时，通常指的是使用人工神经网络的机器学习。而人工神经网络的基本架构受生物神经元网络的启发，其结构与统计物理学中应用于磁性或合金理论的自旋模型有着密切的联系。
因此，本届诺贝尔物理学奖获得者的开创性工作既深化了物理学领域的发展，又推动了人工智能领域的进步，他们获得本届诺贝尔物理学奖自然是实至名归！
随着人工智能技术的不断深化与发展，跨学科之间的交叉融合在科学研究领域的重要性日益凸显。人工智能作为一种通用工具，能够在与其他学科的深度融合中，推动各领域的创新与发展。
下面，我们整理了一批人工智能领域的优质读物，帮助我们走进AI的世界，深入感受人工智能的独特魅力！
《超AI入门：深度学习
将进化到何种程度》
AI与人脑的根本区别是什么？东京大学教授松尾丰的6场讲座带你看清人类的真相，洞悉人工智能未来的趋势。
本书系统性地介绍了AI入门的有关知识，从AI与人类对话、与人脑的差异、AI艺术创作等多个方面探讨了AI的发展进程，重点介绍了深度学习这一AI领域关键技术，探讨它的进化程度将如何影响人类未来的生活与工作等。
《深度学习》
2018年图灵奖获奖者潜心力作；深度学习领域奠基性经典畅销书；追溯“深度学习”的历史发展，揭开“大脑”背后的计算原理。
本书是深度学习领域奠基性的经典教材，探讨了许多深度学习领域备受关注的主题，如线性因子模型、自编码器等。全书分为三大部分，详细介绍了应用数学基础知识和机器学习的基本概念、业界经典的深度学习算法及深度学习领域的探索性研究。
《漫画图解人工智能》
人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，你真的了解它吗？计算机科学家尼古拉·萨博雷以通俗的语言讲述AI的前世今生，让你轻松掌握人工智能核心知识点。
本书通过有趣的插图和简洁的文字带您漫步在人工智能的世界中，逐章揭示人工智能的特性，直观呈现AI的困境与突破，运用案例法、类比法阐释AI领域的硬核术语，带你轻松学会AI小知识。
《极简AI入门——
一本书读懂人工智能思维与应用》
人工智能到底是什么？人工智能可以做什么？人工智能未来发展将面临什么样的问题？
本书将深入浅出地为你讲述人工智能那些事儿，包括人工智能的历史、人工智能的核心概念与关键技术、人工智能思维与各类应用、人工智能当下面临的问题，以及人工智能未来的发展趋势与相关思考等等，是一本适合读者了解人工智能通识的大众读物。
《人工智能时代——未来已来》
人工智能能像人类一样思考吗？你的工作会被人工智能取代吗？了解人工智能，才能把握未来趋势。
本书是一本人工智能时代的指南书，深入浅出地介绍了人工智能的历史，对现阶段人工智能技术的应用成果进行展示解读，使读者对人工智能发展所涉及的关键技术有一个清楚的认识，从而能够更好地理解和应用人工智能技术为自己服务。
《ChatGPT、AutoGPT
与10亿岗位冲击》
人工智能的发展将使10亿岗位受到冲击，这并非“危言耸听”！科普财经作家王骥潜心力作，科普Al前沿知识，掌控未来命运。
本书围绕AI领域众多前沿概念和技术，详细介绍了ChatGPT、AutoGPT和GPT-4等AI工具产生与发展的缘由，并对其构造机制、训练过程、技术难点痛点、特色、局限性、同类科技、操作应用、生态落地及其对人类社会和个体的利好与巨大冲击进行了翔实的阐释，带领读者思考科技革新后人们该如何应对工作、岗位与生存威胁等热点问题及深层次问题。