物理学遇见机器学习：深度学习的下一个突破可能来自统计物理学

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导语 2024年诺贝尔物理学奖授予“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”，引发人们对统计物理与机器学习之间深刻联系的关注和广泛讨论。机器学习能为物理学做些什么？物理学又能为机器学习做些什么？近期 PNAS 杂志发表「物理学遇见机器学习」（Physics Meets Machine Learning）主题特刊，展现了物理学与机器学习两个领域之间的活跃对话，论文主题涵盖生物物理与机器学习、动态学习系统、生成模型、表征与泛化、神经标度律等各个方向。本文翻译自美国东北大学物理系与生物工程系杰出教授 Herbert Levine 与  IBM 沃森研究中心研究员涂豫海 撰写的特刊引言，文章认为，人工神经网络受益于统计物理学和神经科学这两个自然科学学科，深度学习的下一个突破可能来自基于统计物理学概念和方法建立的坚实理论基础，而探索真实大脑 ………………………………