诺奖为何接力青睐AI？物理与计算机双料大佬万字长文深度解读“科学的边界”到底在哪里！

主要观点总结

本文探讨了科学的边界，尤其是物理学和其他学科的交叉与融合。文章首先回顾了科学的发展，特别是物理学在机器学习、蛋白质设计和理论物理学方面的成就。随后，作者赵智沉从物理学的视角解读了科学的边界，并探讨了不同学科之间如何相互影响。文章强调了科学的确定性和统一图景，同时也指出科学有其局限性，无法涵盖所有领域。作者通过生动的语言和简单的原理，解释了物理学的知识点，并探讨了科学研究的本质和方法的多样性。最后，作者提倡反思科学的边界，并通过多个视角来拓展对世界的认识。

关键观点总结

关键观点1: 科学的边界和学科交叉

文章探讨了科学的边界，尤其是物理学与其他学科的交叉。作者强调，虽然科学提供了确定性和统一图景，但有其局限性，无法涵盖所有领域。不同学科之间的边界随着科学的演化而迁移，体现了科学的多样性和复杂性。

关键观点2: 物理学的发展和成就

文章回顾了物理学在机器学习、蛋白质设计和理论物理学方面的成就，展示了物理学在解释自然现象和推动技术进步方面的作用。

关键观点3: 科学研究的本质和方法

作者通过生动的语言和简单的原理，解释了物理学的知识点，并探讨了科学研究的本质和方法。科学研究需要符合一系列方法，包括可重复性、量化和预测未发生的现象。

关键观点4: 反思科学的边界

作者提倡反思科学的边界，并通过多个视角来拓展对世界的认识。科学的边界不仅体现在研究对象的范围上，也体现在解释什么和不解释什么的选择上。

文章预览

继2024年诺贝尔物理奖颁给 约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作。 然后化学奖又又一次给了AI，一半授予美国华盛顿大学的David Baker，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献。另一半则授予DeppMind的Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。他们三位都致力于AI蛋白质的研究。 这真是万物皆可AI！ 这让一批物理学家和化学家情何以堪？科学的边界又在哪里？不妨来看看理论物理学博士、谷歌软件工程师赵智沉的解读。 《什么是物理：用物理学的视角看世界》 作者：赵智沉 物理学，或者说科学，有没有什么是做不到的？科学的边界在哪里？ “科 ………………………………