问题星球

@ 七 仔 问：

2024年诺贝尔物理学奖出乎很多人的预料，颁给了物理学家约翰·霍普菲尔德和人工智能专家杰弗里·辛顿。物理学和人工智能是怎么联系起来的？

卢健龙（新加坡国立大学物理学博士） 答：

确实，或许连获奖者自己都想不到，这届诺贝尔物理学奖居然花落人工智能领域。两位科学家的获奖理由是“关于通过人工神经网络实现机器学习的奠基性发现和发明”。

人工神经网络，简称神经网络（Neural Network），是一种模拟人脑工作方式的计算模型。进入21世纪，神经网络的发展得益于计算资源的提升和大数据的积累，特别是深度学习的兴起。2006年，杰弗里·辛顿提出深度信念网络，为深度学习奠定基础。2012年，深度卷积神经网络（如AlexNet）在图像识别比赛中大幅领先，证明了深度学习的巨大潜力。此后，深度神经网络在语音识别、自然语言处理、自动驾驶等领域取得了突破性进展。

事实上，神经网络很早就被应用到物理学中，主要帮助物理学家分析复杂数据、建立模型、发现规律，甚至解决传统方法难以处理的问题。物理学中的许多系统（如流体力学、量子力学和天体物理）往往涉及大量复杂的数学方程和多维数据，神经网络在处理这些方面表现得非常出色。

神经网络与物理学都追求对系统的精确描述与预测。物理学通过数学方程模拟现实世界，揭示系统背后的基本原理，而神经网络以数据为驱动，学习数据中的模式并作出预测。在物理研究中，神经网络可以通过大量实验或观测数据自我“学习”物理系统的行为，这使得物理学家能够探索传统分析方法难以触及的领域。总的来说，神经网络为物理学研究提供了强有力的工具，将数据驱动的分析方法与理论建模结合在一起，很可能帮助物理学家发现超出我们目前认知的新物理。

@ 江 华 问：

为什么一些歌曲的旋律一听就令人上头，充满“魔性”？

沈倩倩（杭州市富阳区江南中学心理老师） 答：

一是生理反应。这类旋律通常具有很强的节奏感，像鼓点一样一下下敲击在人们的心上，使人的身体和大脑不自觉地跟着律动。人的听觉系统会对节奏明快、音高变化频繁等有特点的旋律更敏感，这种刺激通过神经传导，大脑释放多巴胺，于是人产生了愉悦感。比如《小苹果》节奏活泼欢快，《最炫民族风》旋律朗朗上口，听时大脑易被激活。

二是记忆特性。这些歌曲音程的跨度和音符的组合往往比较简单又不失巧妙。当一段旋律不断重复时，大脑会逐渐熟悉它，就像形成了一种记忆惯性。这种惯性会让我们在听到歌曲开头时，就期待后续的旋律，进而反复聆听，被记忆存储。比如很多网络热歌，副歌部分旋律简单且重复次数多，听过几次后就会不自觉地在脑海中回响。

三是情绪共鸣。魔性旋律能够快速引发情绪反应。比如一些充满活力的魔性旋律，能让人感到兴奋；带有怀旧风格的旋律，让人回忆起过去的美好时光。情绪的共鸣会加强人们对歌曲的喜爱，令人沉浸其中，享受歌曲带来的情感体验。比如《孤勇者》的温暖和力量感，会让大人小孩都忍不住循环播放。

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