机器学习摘下诺奖桂冠

前言

        近日，2024年诺贝尔物理学奖颁发给了机器学习与神经网络领域的研究者，这是历史上首次出现这样的情况。这项奖项原本只授予对自然现象和物质的物理学研究作出重大贡献的科学家，如今却将全球范围内对机器学习和神经网络的研究和开发作为了一种能够深刻影响我们生活和未来的突出成果。
 

诺奖的评判标准

基本要求

回顾一下,诺奖的评判标准,一般满足下面的基本要求

1. 具有开创性、突破性的贡献
2. 原创性和持久影响
3. 具有较高的知名度和影响力

各奖项的具体评判标准

• 物理学奖：获奖者的研究成果通常能够推动物理学领域的重大突破，改变人们对自然界的认知。例如对基本物理现象的新发现、新的物理理论的提出、重要物理实验的验证等，这些成果对于拓展人类对物理世界的理解具有关键作用。
• 化学奖：侧重于在化学原理、化学反应或新物质发现等方面有杰出贡献的研究。可能包括新的化学合成方法、对化学反应机制的深入理解、具有重要应用价值的新物质的发现等。
• 生理学或医学奖：评选标准着重于在生命科学和医学领域的创新性发现和应用。比如新的治疗方法的发明、对疾病机制的深刻理解、在生物医学研究方面的重要突破等，这些成果对于改善人类的健康状况具有重要意义。
• 文学奖：不仅要考量作品的文学价值，包括语言艺术、叙事技巧等，还要关注作品所传达的思想深度、对社会和人类的洞察。作品需要具有独特的文学风格和创新的表达形式，能够反映出作者对人类生活、情感、社会现象等方面的深刻理解和思考。
• 和平奖：更侧重于对促进和平、解决国际争端、推动人权进步等方面做出显著努力和贡献的个人或组织。例如推动国家间的和平谈判、为解决地区冲突付出努力、倡导和平理念等。
• 经济学奖：该奖项并非诺贝尔遗嘱中最初设立的奖项，是后来由瑞典中央银行增设的。主要授予在经济学领域做出杰出贡献的学者，其研究成果对于经济理论的发展、经济政策的制定、经济实践的改善等方面具有重要的指导意义和实际价值。

我的观点 

机器学习作为一个优秀的工具,具有的下面2点,注定它将在各个领域开会散叶.尤其是在物理和生物学领域。霍华德(诺贝尔化学奖获得者)和Hinton（诺贝尔物理奖获得者）在这方面是充分发挥它应有的作用.

1. 可以自动挖掘出有价值的信息和模式.
2. 自动化与智能化