2024年，诺贝尔物理学奖没有颁给物理学家，而是授予了两位计算机科学家，表彰他们在神经网络领域的开创性工作，这项研究成为了我们今天所称的人工智能的基础。这标志着物理学与计算机科学之间的深度融合。

获奖者约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿对神经网络的发展产生了巨大的影响。霍普菲尔德是一位美国计算机科学家，他在1982年引入了现在称为霍普菲尔德网络的概念。这些网络模仿了人类大脑神经元的架构，使计算机能够存储和更新模式，尽管与今天的神经网络相比非常原始，但它们包含了权重和连接的核心概念，这些概念至今仍是人工智能的基础。

辛顿，一位英加双重国籍的计算机科学家，在霍普菲尔德的基础上进行改进，为霍普菲尔德网络引入了概率元素，大大提升了其学习能力。1985年，他发表了一篇关于玻尔兹曼机学习算法的论文，这是神经网络研究的一个重大进步。

尽管真正的突破发生在后来的深度学习和反向传播技术的引入之后（系统根据结果的成功性调整权重），但辛顿的早期工作至关重要。他对人工智能风险的担忧促使他在2023年离开了谷歌，以便更公开地讨论人工智能可能带来的危险，他将创造先进的人工智能比作培育一种我们可能无法控制的高级物种。

神经网络现在广泛应用于许多领域，包括物理学，但将它们授予诺贝尔物理学奖引发了关于学科界限的讨论。神经网络已经成为数据分析、建模以及物理实验数据分析的重要工具。然而，有人可能会争论，神经网络根植于计算机科学，可能超出了物理学的传统定义。尽管如此，诺贝尔委员会的这一决定突显了人工智能对现代科学的深远影响，尽管考虑到机器学习几十年来一直是研究的基石，这一奖项显得有些迟到。

最终，这一奖项不仅表明学科的交融，也承认了人工智能在物理学中的重要性，尽管一些传统物理学家可能会质疑今年是否有其他“真正的物理学”领域能够与其在相关性上相提并论。