最近，布鲁克林篮网队在他们的*社交媒体上发布了一段恶搞*，针对皇家马德里本赛季获得的多个点球。*中展示了球员卡姆-托马斯投中一记远距离投篮，并且还获得了罚球。
2024年诺贝尔奖各奖项近日陆续揭晓，其中，最大的“意外”无疑是AI成为主角。2024年诺贝尔物理学奖授予了美国科学家约翰·霍普菲尔德和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿，以表彰他们在人工神经网络和机器学习方面的基础性贡献。辛顿因在深度学习领域的开创性工作而闻名，并在2018年获得图灵奖，此次获奖使他成为首位同时获得图灵奖和诺贝尔奖的科学家。
紧接着，诺贝尔化学奖也颁发给了AI领域：戴维·贝克因计算蛋白质设计获奖，而DeepMind的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀则因其开发的AlphaFold2模型预测蛋白质结构共同获此殊荣。
对此，360董事长周鸿祎称，从诺贝尔奖评审的角度来看，可能已经开始相信物理学的前沿研究仅靠人类的努力是不够的，需要借助AI的力量。“以后搞AI的人，不光可以得诺贝尔物理学奖，还能得诺贝尔化学奖，得诺贝尔生物学奖。”周鸿祎说道。他强调，AI正在改变这个世界，首先改变的是诺贝尔奖发奖的方式。
周鸿祎这一说法是认真的，还是一番戏言姑且不论，今年围绕诺贝尔奖奖项、尤其是物理学奖得主的争议不少。诺奖*员会在新闻稿中表示，两位获奖者“使用来自物理学的工具发展出的方法为机器学习的强大能力奠定了基础”，反过来，人工神经网络在包括物理学诸多领域又被广泛使用，比如“开发具有特定属性的新材料”，带来了巨大的益处。总而言之，人工神经网络的发明是受到了物理学方法的启发，而且也对物理学的发展产生了巨大的影响，所以，给它的发明者发个物理学奖，完全没问题。
不过，不仅很多物理学界的学者对此表示难以理解，其他专业的学者以及公众同样对此表示很难理解。诺奖公布之前，物理学界人士曾期待诺贝尔物理学奖能够颁发给那些在传统物理学，如粒子物理、天体物理或凝聚态物理等领域，做出重大基础性贡献的科学家。而最终公布的获奖者，让人大跌眼镜。
人工神经网络近年来取得了突飞猛进的发展，基于此的人工智能（AI）已经成为最热门的话题。但是一般认为，AI属于计算机科学的范畴，虽然计算机科学也需要很多物理学、数学等领域的知识，要 的也包括其他各种领域的问题，也有很多计算机科学家原来是其他学科出身的，比如霍普菲尔德就是物理学家出身，但是，计算机科学与传统意义上的物理学，研究内容还是有比较大的 的。
这也难怪，2024年诺贝尔物理学奖公布后，很多人在社交媒体上调侃，“物理学不存在了”，或者是“一切都是物理学”。
当然，也有物理学者认为，2024年的诺奖，是统计物理学的胜利。他们认为，霍普菲尔德提出的神经网络模型可以看作是复杂系统、统计物理中的经典模型——“伊辛模型”（Ising Model）的一种推广，而辛顿的“受限玻尔兹曼机”（Rest cted Boltzmann machine）又是在霍普菲尔德神经网络模型的基础上扩展而来的，因此两人获得诺贝尔物理学奖是实至名归。
事实上，引发争议的不仅是2024年诺贝尔物理学奖得主，近几年来的诺贝尔物理学奖得主及研究方向，被不少物理学界人士质疑“这是真正的物理学研究吗？”
例如，2021年的诺贝尔物理学奖颁给了真锅淑郎、克劳斯·哈塞尔曼和乔治·帕里西，真锅淑郎和哈塞尔曼因地球气候模型的研究获奖；帕里西因发现从原子到行星尺度的物理系统中无序和波动的相互作用而获奖。诺贝尔奖*员会给出的获奖理由是：他们对理解复杂物理系统做出了开创性贡献。
围绕近年来诺贝尔物理学奖争议的焦点在于，这些获奖者的研究工作与传统物理学研究范式 。人们期待诺贝尔物理学奖能够继续表彰那些揭示自然世界基本规律的突破性工作，而非跨界研究或应用。这种趋势引发了关于诺贝尔物理学奖是否偏离了基础研究轨道的质疑。
近年来物理学研究似乎陷入了一种微妙的瓶颈状态，传统物理学的诸多领域，都少有重大突破。比如在粒子物理学范畴，早在20世纪六七十年代，物理学家们就提出了一个标准模型，来描述微观粒子及其相互作用。这个模型经过了几十年的实验检验，证明它对自然界的描述是 准确和完备的。它不仅能够解释已知的实验结果，还能够预测一些新的粒子和现象。而这些预测后来都被不同的实验所证实。2012年，欧洲大型强子对撞机的两个实验项目发现了标准模型预测的希格斯玻色子，2013年，提出希格斯机制的两位物理学家获得了诺贝尔物理学奖。不过，尽管实验一再证实了标准模型的可信性，但是这一模型并不能解释所有的物理问题，比如不能解释暗物质和暗能量的本质、不能解释中微子的质量问题等等。而试图弥补标准模型不足的新的物理学理论，比如弦论等，目前还没有得到实验的证实。
物理学的困境可能与技术手段的局限性有关。尽管现代科技已经为我们提供了前所未有的实验手段，但在探索物质和能量的微观世界时，仍然面临着巨大的挑战。例如，在阿秒物理学领域，尽管科学家们已经成功创造了阿秒光脉冲（获得了2023年诺贝尔物理学奖），但要想进一步揭示电子在原子和分子中的运动规律，仍然需要更加先进的实验技术和设备。比如粒子物理实验依赖于大型对撞机，而对撞机成本极其高昂，目前全世界只有几台大型对撞机。天体物理学也依赖于对宇宙的观测，而目前人类对宇宙的观测手段仍然是相当有限的。比如理论上占宇宙绝大部分的暗物质、暗能量，始终无法被观测到，当然也就无法解释。
近年来诺贝尔物理学奖也在一定程度上体现了这一困境。或许正是因为传统的物理学没有多少重大突破，诺贝尔物理学奖才花落别家，引起了物理学界的争议。
曾经，诺贝尔科学类奖被认为是学术贡献的最高认可标准之一，更有人称其为引领人类探索宇宙奥秘的风向标。然而，近年来，除了争议之外，诺贝尔科学类在社会公众中所引起的关注似乎越来越小。
在中国，围绕诺贝尔奖的舆论风向也似乎在悄然发生变化。这一方面或许是因为中国的屠呦呦已经在2015年获得了诺贝尔生理学或医学奖，圆了中国人的诺奖科学奖项梦，国人对于诺贝尔科学类奖项的某种心结也就被打破了。
另一方面，国内外新设立了许多具有影响力的科学奖项。比如，2012年设立的“基础物理学突破奖”奖金由硅谷企业家与国内企业家联合资助，旨在表彰那些对物理学有重大贡献的研究者。2016年设立的“未来科学大奖”由多位中国企业家共同发起，奖励在生命科学、物质科学、数学与计算机科学等领域做出杰出贡献的科学家。
综观近年来设立的各大奖项，在领域和范围上更加广泛和多样。它们不仅涵盖了生命科学、物质科学等传统领域，还涉及了人工智能、量子计算等新兴领域。这些奖项的设立，为诺贝尔奖等传统奖项提供了有益的补充和丰富，使得科学界能够更 地认可和表彰在各个领域做出突出贡献的科学家。
一些具有国际影响力的科学奖项，如“基础物理学突破奖”等，通过高额的奖金和广泛的宣传，吸引了全球目光。而在计算机信息科学领域，则有声誉不亚于诺贝尔奖的“图灵奖”。而在数学领域，则有菲尔兹奖。菲尔兹奖的奖金虽然无法和诺奖相比，但是其学术地位，却绝不逊色。
随着众多新奖项的设立，诺贝尔奖不再是 的焦点，公众和媒体的关注度被分散到多个奖项上。这使得诺贝尔奖的“垄断”地位有所减弱，所受到的关注越来越低也就是必然了。
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毕舸
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