一年一度的“诺奖周”已正式开启。

10月8日，备受瞩目的 2024年诺贝尔物理学奖在瑞典揭晓。

奖项最终花落 76岁的多伦多大学计算机科学家杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)与91岁的美国普林斯顿大学名誉教授约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)身上，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，他们也将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。

每届物理学奖的揭晓总能激发公众对宇宙奥秘、粒子物理、量子计算或材料科学等领域最新突破的极大兴趣，而本届更是引起了全球科技界和学术界的一片哗然。

谁也没想到，这一备受瞩目的荣誉竟然花落机器学习领域。

"今年的两位诺贝尔物理学奖获得者利用物理学工具开发了当今强大机器学习的基础方法。 基于人工神经网络的机器学习目前正在彻底改变科学、工程和日常生活，例如开发具有特定属性的新材料。"

诺贝尔物理学奖委员会在一份声明中表示。

霍普菲尔德1933年出生于美国伊利诺伊州，1958年获得康奈尔大学博士学位。人们往往可以通过搜索相似单词从而找到正确单词，这个过程即为 霍普菲尔德发现的“联想记忆”。

他在1982年发明了著名的 霍普菲尔德神经网络（Hopfield neural network），这是第一个能够储存多种模式，并具备记忆功能的神经网络模型。当人们给这个网络输入不完整或略有失真的模式时，该方法可以在已存储的模式中找到最相似的模式。

物理学的原理为两名科学家在研究时提供了思路，于是两位科学家利用统计物理的基本概念设计人工神经网络，构建机器学习的基础。

还记得那个横空出世即一路“狂飙”的ChatGPT吗？

2023年以来， 人工智能（AI）“百模大战”从硝烟燃起到全面打响，让人应接不暇。而AI模型背后的关键技术，正是 机器学习。

当我们谈论AI时，通常指的是使用人工神经网络进行的机器学习。如今，基于人工神经网络的机器学习正在彻底改变科学、工程和日常生活。

这种探索使得 神经科学与物理学紧密结合，通过模拟大脑中的神经元，研制出了以节点和权重连接为基础的人工神经网络系统。

有人担心，AI可能会取代人类的工作，但我们更应该关注的是，未来的竞争不在于与AI对抗，而是看 谁能够更好地利用AI。

“在未来，如果你的孩子懂编程，他就是未来的创造者；如果他不懂，他只是使用者。”

前芬兰教育部长这一言论道破编程对于孩子未来发展的重要性。

编程并不是遥不可及的高深技术，而是一种表达思想、实现创意的语言。通过编程，孩子们可以将他们的想法变成现实， 从简单的游戏开发到复杂的AI模型，这一切都在他们的掌握之中。

在这个信息爆炸的时代，孩子们比以往任何时候都更需要具备强大的学习和适应能力。 学习编程不仅是为了让孩子们掌握一项技能，更是为了让他们在未来充满不确定性的世界中，拥有更多的选择和可能。

学而思编程从孩子的兴趣出发，结合 先进的AI前沿技术及丰富有趣的教学模式，期待帮助孩子在信息时代掌握面向未来的语言，通过多元的作品激发学习动力，给孩子更广阔的舞台，助力更多青少年有机会了解并爱上编程。

通过 将智能硬件融入编程教育，给孩子提供了一个更加生动的学习环境，让他们在实践中学习，在学习中创造，在创造中收获。

编程的核心在于将现实问题抽象化。孩子在编程中需要提取问题的本质，忽略不必要的细节，将其转化为编程语言的形式。

这个过程培养了他们专注于本质问题的能力，抓住问题关键的能力，避免被琐碎的表象干扰。

学而思编程在学习过程中，培养学生思考方法和创新意识，并引导展示和表达，进而培养孩子们 编程思维、工程思维、数理思维三大思维能力。

编程项目中，孩子常常需要在完成一个任务时总结出通用的规律和方法，接着将这些经验运用到其他问题上。

归纳思维帮助孩子形成一种“举一反三”的能力，促进他们在生活和学习中更加灵活地应用已有知识。对于各个学科底层逻辑的理解和转化起着巨大的作用。

在学而思编程的课程内容上，还融入了 智慧生活、互联网、互联网、人工智能等全新的科技主题，让孩子们“懂科技、爱动脑、会创造”。

⬆️ 跨学科主题 ⬆️

学如逆水行舟，不进则退。

当有一天，在得知AI的答案是1+1=2的前提下，我们还能继续深究会不会存在更多的可能解，可能这才是它存在的真正意义。

未来，人工智能技术或许会对人类社会产生越来越深远的影响。而对于孩子们而言，能做的可能只是 提升自己的知识水平和实践能力，与时代一同进步。