編者：如果你讀到這篇論文的標(biāo)題，會(huì)不會(huì)感覺(jué)很熟悉：《具有涌現(xiàn)集體計(jì)算能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和物理系統(tǒng)》，它聽(tīng)起來(lái)像是那些出現(xiàn)在A(yíng)I頂會(huì)上，或者在A(yíng)rxiv上的論文，又被各種AI媒體第一時(shí)間傳播的大模型論文。實(shí)際上，它是一篇發(fā)表于1982年的論文。僅從論文提要上看，它似乎已經(jīng)具備了生成式AI、大型語(yǔ)言模型、ChatGPT的核心概念要素：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、涌現(xiàn)、序列、泛化，大數(shù)據(jù)，甚至GPU（異步并行計(jì)算及易于適應(yīng)集成電路），所有這些術(shù)語(yǔ)，在這篇論文發(fā)布42年之后，都已經(jīng)普及成為大眾熟悉的AI常識(shí)。“具有大量簡(jiǎn)單等效組件(或神經(jīng)元)的系統(tǒng)，其計(jì)算特性可以作為系統(tǒng)的集體特性而涌現(xiàn)，這些特性可以用于生物有機(jī)體或計(jì)算機(jī)的構(gòu)建。內(nèi)容尋址記憶的物理含義可以用系統(tǒng)狀態(tài)在相空間中的適當(dāng)流動(dòng)來(lái)描述。該系統(tǒng)的模型基于神經(jīng)生物學(xué)的某些方面，但易于適應(yīng)集成電路。這個(gè)模型的集體特性產(chǎn)生了一種內(nèi)容尋址記憶，它能夠從任何足夠大的子部分正確地提取出完整的記憶。系統(tǒng)狀態(tài)隨時(shí)間演化的算法基于異步并行處理。其他涌現(xiàn)的集體特性包括一定程度的泛化能力、熟悉度識(shí)別、分類(lèi)、糾錯(cuò)和時(shí)間序列保持能力。這些集體特性對(duì)建模細(xì)節(jié)或單個(gè)設(shè)備的故障僅有微弱的敏感性。”霍普菲爾德這篇文章的作者，就是如今天在普林斯頓執(zhí)教的霍普菲爾德 （John J.Hopfield）。很大程度上因?yàn)檫@篇論文，他發(fā)明了霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)，并且與有著深度學(xué)習(xí)之父稱(chēng)號(hào)的辛頓（GeoffreyE. Hinton），共同獲得了今年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)。
來(lái)源：WCC。說(shuō)明：2005年世界文化理事會(huì)（WCC）為霍普菲爾德在物理、化學(xué)和生物學(xué)上的跨學(xué)科貢獻(xiàn)及揭示了實(shí)驗(yàn)事實(shí)背后的概念結(jié)構(gòu)，頒發(fā)了阿爾伯特愛(ài)因斯坦世界科學(xué)獎(jiǎng)。
不少人在問(wèn)，為什么諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)，要頒發(fā)給在人工智能領(lǐng)域取得成就的科學(xué)家？物理學(xué)不存在了嗎？要靠AI來(lái)刷存在感嗎？其實(shí)這個(gè)問(wèn)題應(yīng)該這樣來(lái)問(wèn)：為什么一位物理學(xué)家，能在人工智能領(lǐng)域做出奠基性的貢獻(xiàn)？霍普菲爾德似乎比辛頓更有資格回答這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)樗陂_(kāi)始探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與物理系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)之前，就已經(jīng)是一位很有成就的固態(tài)和凝聚態(tài)物理學(xué)家、分子生物學(xué)家。他在貝爾實(shí)驗(yàn)室對(duì)半導(dǎo)體的研究經(jīng)歷，也告訴我們可以用集成電路來(lái)模擬人類(lèi)的認(rèn)知活動(dòng)，構(gòu)成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-物理系統(tǒng)的物質(zhì)基�；羝辗茽柕率侨绾螐囊晃晃锢韺W(xué)家跨界到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究（當(dāng)時(shí)還不叫AI）？作者2014年為《年度評(píng)論》撰寫(xiě)的一篇文章，回顧了他從物理學(xué)跨界到生物物理學(xué)，然后因?yàn)橐粋�(gè)偶然的機(jī)會(huì)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著迷，并且發(fā)表了上述者名論文的經(jīng)歷。他在被傳統(tǒng)物理學(xué)放逐之后，2003年被選為美國(guó)物理學(xué)會(huì)的主席。原文標(biāo)題是《固體物理學(xué)發(fā)生了什么？》，我們節(jié)選了后半部分編譯。如下。Biological Physics，還是Biophysics自從物理學(xué)成為科學(xué)中的一個(gè)獨(dú)立學(xué)科以來(lái)，一些物理學(xué)家對(duì)生物學(xué)做出了重要貢獻(xiàn)。19世紀(jì)的標(biāo)志性人物如亥姆霍茲和伽伐尼（Helmholz and Galvani）就是典型例子，他們的貢獻(xiàn)之所以特別值得注意，是因?yàn)檫@些貢獻(xiàn)與當(dāng)時(shí)物理學(xué)的前沿密切相關(guān)。在更現(xiàn)代的時(shí)期，物理學(xué)家Max Delbrück、Seymour Benzer、FrancisCrick和Wally Gilbert決心為主流生物學(xué)做出貢獻(xiàn)。他們確實(shí)做出了重大貢獻(xiàn)。然而，如果你閱讀他們的主要成果，你會(huì)發(fā)現(xiàn)沒(méi)有什么特別標(biāo)志表明這些研究者受過(guò)物理學(xué)教育。盡管他們的創(chuàng)造力和思維清晰度堪稱(chēng)典范，但同時(shí)期許多對(duì)分子生物學(xué)發(fā)展有貢獻(xiàn)的生物學(xué)或化學(xué)背景的同行也是如此。物理學(xué)期刊沒(méi)有發(fā)表他們的成果，他們的生物學(xué)成就也沒(méi)有在美國(guó)物理學(xué)會(huì)(APS)會(huì)議上展示。簡(jiǎn)而言之，這些科學(xué)家離開(kāi)了物理學(xué)的學(xué)術(shù)圈，轉(zhuǎn)而加入了生物學(xué)群體。這種轉(zhuǎn)變很重要，因?yàn)檎侨后w共識(shí)定義了什么問(wèn)題重要、什么解釋框架有效，以及什么事實(shí)是無(wú)可爭(zhēng)議的。生物物理學(xué)現(xiàn)在與凝聚態(tài)物理學(xué)關(guān)聯(lián)在一起。生物物理學(xué)始于一些著名物理學(xué)家，他們?cè)趯?duì)生物學(xué)（廣義定義）產(chǎn)生興趣的同時(shí)，也保持著與物理學(xué)根源和物理學(xué)界的緊密聯(lián)系。當(dāng)然，在物理系和醫(yī)學(xué)院中，物理學(xué)在生物學(xué)中的應(yīng)用由來(lái)已久，包括輻射生物學(xué)、膜物理學(xué)、生物物理學(xué)、生物儀器等多個(gè)領(lǐng)域。但在1965年之前，沒(méi)有任何重要的物理系將這些活動(dòng)作為其學(xué)術(shù)工作的重要、不可或缺和受人尊重的組成部分。偶爾會(huì)容忍一些特立獨(dú)行者，但即使這些人也通常是在解決生物學(xué)家定義的問(wèn)題。沒(méi)有任何工業(yè)研究實(shí)驗(yàn)室或政府實(shí)驗(yàn)室像貝爾實(shí)驗(yàn)室對(duì)待固態(tài)物理那樣，將物理學(xué)和生物學(xué)的廣泛交叉作為主要技術(shù)焦點(diǎn)。但時(shí)代在變化。X射線(xiàn)測(cè)定DNA和一些蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的成功，增加了人們?cè)谠铀缴咸剿魃^(guò)程的興趣，希望像理解硅晶體、p-n結(jié)或激光物理那樣理解生物分子的功能特性。電子順磁共振（EPR）、核磁共振（NMR）和激光/現(xiàn)代光學(xué)等實(shí)驗(yàn)工具的快速發(fā)展，為實(shí)驗(yàn)物理學(xué)家在生物學(xué)領(lǐng)域創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。而固態(tài)物理學(xué)在識(shí)別和理解固體中許多一階簡(jiǎn)單和明顯問(wèn)題方面的巨大成功，產(chǎn)生了一批尋找新問(wèn)題的物理學(xué)家。有些人轉(zhuǎn)向固體中更深入的問(wèn)題；有些人轉(zhuǎn)向其他具有明顯物理內(nèi)容的發(fā)展領(lǐng)域（如激光物理）。少數(shù)人轉(zhuǎn)向生物物理學(xué)，在那里大多數(shù)零階問(wèn)題還沒(méi)有被提出，更不用說(shuō)得到解答了。在20世紀(jì)60年代，當(dāng)一個(gè)物理學(xué)家觀(guān)察生物過(guò)程時(shí)，這些過(guò)程看起來(lái)似乎是有目的性的，幾乎是奇跡般的。細(xì)胞分裂或思維這樣的過(guò)程怎么可能僅僅是一個(gè)沒(méi)有設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中的簡(jiǎn)單經(jīng)典物理定律呢？然而，物理學(xué)家對(duì)生命過(guò)程的神秘和表面奇跡的解釋并不會(huì)在根本上涉及普朗克常數(shù)。生物學(xué)的深層奧秘在于“數(shù)量變導(dǎo)致質(zhì)變”。這里至少存在兩個(gè)時(shí)間尺度，一個(gè)是進(jìn)化的時(shí)間尺度，另一個(gè)是單個(gè)生物體命過(guò)程的時(shí)間尺度。在這兩個(gè)時(shí)間尺度上，我們看到的現(xiàn)象都與我們?cè)谌魏挝锢硐到y(tǒng)中看到的結(jié)果完全不同。當(dāng)一個(gè)物理學(xué)家真正理解某件事時(shí)，他可以向另一個(gè)物理學(xué)家解釋?zhuān)购笳哂X(jué)得這個(gè)結(jié)果是顯而易見(jiàn)的。對(duì)于新興的生物物理學(xué)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，這種理解是最終的圣杯。對(duì)生物學(xué)難題感興趣的物理學(xué)家必須從適度的生物學(xué)目標(biāo)開(kāi)始追求這種理解，選擇特別適合實(shí)驗(yàn)物理學(xué)的技術(shù)和態(tài)度的問(wèn)題。George Feher離開(kāi)貝爾實(shí)驗(yàn)室，到新成立的加州大學(xué)圣地亞哥分校物理系任教，開(kāi)始了基于EPR的細(xì)菌光合作用微觀(guān)機(jī)器研究。通用電氣研究實(shí)驗(yàn)室的Ivar Giaever利用他對(duì)金屬薄膜的理解來(lái)開(kāi)發(fā)更靈敏的病毒檢測(cè)方法。Leon Cooper從超導(dǎo)理論轉(zhuǎn)向神經(jīng)生物學(xué)的學(xué)習(xí)理論，與實(shí)驗(yàn)神經(jīng)生物學(xué)家互動(dòng)。我提到這三個(gè)例子是因?yàn)樗麄兌际欠浅３晒Φ墓虘B(tài)物理學(xué)家，在20世紀(jì)60年代中期就已經(jīng)在生物系統(tǒng)中找到了他們的新問(wèn)題，但他們的論文仍然保持在物理學(xué)的定量和建模世界中，固態(tài)物理學(xué)界也能讀懂。生物物理學(xué)也通過(guò)在邊緣地帶的聚集而發(fā)展。在20世紀(jì)70年代初，HansFrauenfelder從使用核物理作為探測(cè)局部固態(tài)環(huán)境的手段轉(zhuǎn)向研究肌紅蛋白中的局部場(chǎng)環(huán)境。他是生物物理學(xué)（他命名的）特別有效的倡導(dǎo)者，認(rèn)為生物物質(zhì)如此不尋常，以至于其性質(zhì)應(yīng)該為其本身而研究，這種研究不應(yīng)受生物學(xué)相關(guān)性問(wèn)題的束縛。當(dāng)然，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，真正不尋常的性質(zhì)往往是由于進(jìn)化重要性而存在的，這就從后門(mén)把生物學(xué)帶了回來(lái)。物理學(xué)家應(yīng)該對(duì)生物系統(tǒng)提出自己的問(wèn)題，應(yīng)該堅(jiān)持為物理學(xué)家而不是為生物學(xué)家寫(xiě)作，這部分成為了生物物理學(xué)（biological physics）和較老的生物物理學(xué)科(biophysics)之間的知識(shí)分野。從凝聚態(tài)物理進(jìn)入生物學(xué)選擇問(wèn)題是決定一個(gè)人在科學(xué)中能夠完成什么的首要因素。一個(gè)支持性的環(huán)境也有幫助。因此，我最后要談?wù)勎易约涸谖锢韺W(xué)-生物學(xué)界面的知識(shí)歷程。我在科學(xué)問(wèn)題上通常注意力持續(xù)時(shí)間較短（注意博學(xué)者和業(yè)余愛(ài)好者之間的細(xì)微差別，我經(jīng)常越界）。因此，當(dāng)我目前的問(wèn)題得到解決，或被我歸類(lèi)為難以解決時(shí)，我總是在尋找更有趣的問(wèn)題。1968年，我在凝聚態(tài)領(lǐng)域已經(jīng)找不到適合我特殊才能的問(wèn)題了。（我曾聽(tīng)到LinusPauling在一次采訪(fǎng)中就這個(gè)話(huà)題說(shuō)：“我問(wèn)自己，‘這是否是一個(gè)我可能會(huì)有所貢獻(xiàn)的問(wèn)題？’”承認(rèn)自己的能力、風(fēng)格和弱點(diǎn)是非常有用的。）我獲得了古根海姆獎(jiǎng)學(xué)金去劍橋大學(xué)卡文迪許實(shí)驗(yàn)室待了半年，希望找到新的有趣方向，但沒(méi)找到適合我的�；氐狡樟炙诡D和我在貝爾實(shí)驗(yàn)室半導(dǎo)體組的顧問(wèn)工作后，我遇到了Robert G. Shulman，一位正在對(duì)血紅蛋白進(jìn)行高分辨率核磁共振研究的化學(xué)家。他描述了四個(gè)分散的鐵原子在血紅蛋白的血紅素基團(tuán)中心的協(xié)同氧結(jié)合。大量的物理學(xué)技術(shù)被用來(lái)研究這個(gè)分子。核磁共振、電子順磁共振、光譜學(xué)、共振拉曼散射、X射線(xiàn)結(jié)構(gòu)研究、穆斯堡爾光譜學(xué)所有固態(tài)物理學(xué)的巧妙實(shí)驗(yàn)技術(shù)似乎都與血紅蛋白有關(guān)。一段時(shí)間內(nèi)，它成為物理學(xué)家理解蛋白質(zhì)如何發(fā)揮功能的氫原子。Shulman想要理論方面的伙伴，所以他努力讓我對(duì)這個(gè)問(wèn)題以及這類(lèi)研究在將生物學(xué)轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;硬”科學(xué)方面的未來(lái)產(chǎn)生興趣。因此，血紅蛋白為我提供了從凝聚態(tài)物理學(xué)進(jìn)入生物物質(zhì)物理學(xué)的簡(jiǎn)單入口。和固態(tài)物理學(xué)的大部分情況一樣，研究重點(diǎn)仍然是結(jié)構(gòu)和低能激發(fā)如何產(chǎn)生實(shí)驗(yàn)物理性質(zhì)�？茖W(xué)中唯一特殊的概念添加是“功能”的概念：即只有一小部分性質(zhì)對(duì)生物學(xué)極其重要，進(jìn)化選擇塑造了生物系統(tǒng)使其能夠良好運(yùn)作。“功能”這個(gè)詞特別具有生物學(xué)特色，它出現(xiàn)在生物學(xué)和應(yīng)用科學(xué)/工程學(xué)中（這些領(lǐng)域是為了造福人類(lèi)而研究的），但在純物理學(xué)、純化學(xué)、天文學(xué)或地質(zhì)學(xué)中并不相關(guān)。我和Shulman的團(tuán)隊(duì)合作了幾年，試圖理解在四個(gè)相距較遠(yuǎn)的血紅素基團(tuán)中觀(guān)察到的氧氣結(jié)合平衡的協(xié)同作用能。貝爾實(shí)驗(yàn)室對(duì)這個(gè)研究相當(dāng)支持。我的顧問(wèn)工作從半導(dǎo)體組轉(zhuǎn)到了生物物理組，只是略帶諷刺地說(shuō)，由于我從一個(gè)我是專(zhuān)家的領(lǐng)域轉(zhuǎn)到一個(gè)我一無(wú)所知的領(lǐng)域，他們那年幾乎不能提高我的顧問(wèn)費(fèi)。這評(píng)論很公平。在用統(tǒng)一框架解釋各種實(shí)驗(yàn)方面取得了一些成功。[該組另一位在生物學(xué)上默默無(wú)聞的成員是Seiji Ogawa，他20年后（仍在貝爾實(shí)驗(yàn)室時(shí)�。┮蚶盟诤舜殴舱窈脱t蛋白方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)發(fā)明了大腦功能性磁共振成像而成名。]貝爾實(shí)驗(yàn)室的團(tuán)隊(duì)隨后將研究重點(diǎn)從血紅蛋白轉(zhuǎn)向了tRNA（轉(zhuǎn)運(yùn)RNA），他們可以從核磁共振中確定二級(jí)結(jié)構(gòu)的某些方面。由于缺乏將這些實(shí)驗(yàn)與功能問(wèn)題聯(lián)系起來(lái)的方法，我有些失去了興趣。然而，我確實(shí)參加了許多外部演講者的研討會(huì)，他們?cè)诓惶私鈚RNA結(jié)構(gòu)的情況下描述其生物學(xué)功能。45年后仍然印象深刻的是Herbert Weissbach關(guān)于蛋白質(zhì)合成的演講。這個(gè)兩小時(shí)的講座充滿(mǎn)了太多物理學(xué)家無(wú)法記住的細(xì)節(jié)，包括一部古怪的電影，學(xué)生們扮演氨基酸、RNA、蛋白質(zhì)等角色，最后以氨基酸學(xué)生形成鏈條而磷酸鹽和tRNA學(xué)生消失在虛無(wú)中結(jié)束，這是我加入貝爾生物物理組的代價(jià)。我得到的唯一總體印象是，蛋白質(zhì)合成過(guò)程中似乎存在高能分子的巨大浪費(fèi)，這很典型地是物理學(xué)家的觀(guān)點(diǎn)，而演講者并未提及這點(diǎn)，他專(zhuān)注于描述組裝蛋白質(zhì)的線(xiàn)性生化途徑。分子生物學(xué)生涯同時(shí)，我開(kāi)始教授我的第一門(mén)生物物理課程。我在血紅蛋白上花了太多時(shí)間。不幸的是，血紅蛋白不是生物學(xué)問(wèn)題的好入門(mén)，因?yàn)樗蠲黠@的物理問(wèn)題是平衡問(wèn)題。而生物學(xué)的本質(zhì)是遠(yuǎn)離平衡的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)。在學(xué)期進(jìn)行到第四周時(shí)，一天晚上我下定決心要開(kāi)發(fā)一個(gè)處理任何生物動(dòng)力學(xué)問(wèn)題的理論方法。唯一的前提是只需要基礎(chǔ)量子力學(xué)和基本固態(tài)物理知識(shí)的水平和方式來(lái)處理。我很快意識(shí)到，從物理學(xué)的角度來(lái)看，生物學(xué)中最簡(jiǎn)單的化學(xué)反應(yīng)是幾乎沒(méi)有核運(yùn)動(dòng)和化學(xué)鍵重排的電子轉(zhuǎn)移。光合作用的早期階段和氧化磷酸化中的一些重要過(guò)程就屬于這種性質(zhì)。所以那天晚上我確定了下周的主題，并粗略解決了電子轉(zhuǎn)移速率問(wèn)題。這很容易做到，因?yàn)檫@個(gè)問(wèn)題與我十年前在半導(dǎo)體中研究的被俘獲電子-空穴復(fù)合問(wèn)題非常相似。然后，發(fā)現(xiàn)這個(gè)簡(jiǎn)單問(wèn)題在文獻(xiàn)中沒(méi)有得到適當(dāng)處理，我把這個(gè)課堂練習(xí)整理成文章發(fā)表在PNAS上。（在那里我以高度簡(jiǎn)化的形式描述了理論，去掉了大部分物理學(xué)的復(fù)雜性，希望生物化學(xué)家能夠閱讀。）簡(jiǎn)而言之，這個(gè)問(wèn)題的確定僅僅源于我的教學(xué)需求。幸運(yùn)的是，它最終引起了其他人的興趣，為許多理論和實(shí)驗(yàn)研究提供了起點(diǎn)。然后我需要為我的課程準(zhǔn)備第二個(gè)生物動(dòng)力學(xué)問(wèn)題。我在研討會(huì)上聽(tīng)到了足夠多關(guān)于蛋白質(zhì)合成及其相關(guān)化學(xué)問(wèn)題的內(nèi)容，于是我轉(zhuǎn)向了準(zhǔn)確制造蛋白質(zhì)的動(dòng)力學(xué)問(wèn)題。圍繞蛋白質(zhì)合成的大多數(shù)生物化學(xué)都基于鎖和鑰匙的描述，認(rèn)為錯(cuò)誤反應(yīng)是不可能的，因?yàn)?quot;錯(cuò)誤的氨基酸不適配"。實(shí)際上，理解生物化學(xué)通常被視為繪制"發(fā)生什么"的問(wèn)題。而"通常不發(fā)生什么"卻很少被考慮。從物理學(xué)的角度來(lái)看，大多數(shù)化學(xué)反應(yīng)在室溫下都是可能的。相似但不同的反應(yīng)只會(huì)有不同的能量，因此有不同的玻爾茲曼因子（是一個(gè)物理學(xué)概念，尤其在統(tǒng)計(jì)力學(xué)和熱力學(xué)中被廣泛使用。它描述了一個(gè)系統(tǒng)中具有能量E 的某個(gè)狀態(tài)在給定溫度T 下出現(xiàn)的概率大校Boltzmann 因子表達(dá)了狀態(tài)能量與溫度之間的關(guān)系，是決定不同狀態(tài)分布的重要參數(shù)。）區(qū)分實(shí)際上是基于能量差異。"A發(fā)生而B(niǎo)不發(fā)生"應(yīng)該被替換為"A以~exp(-EA/κT)的速率發(fā)生，B以~exp(-EB/κT)的速率發(fā)生。"錯(cuò)誤率與正確率的比值必須是exp[-(EA-EB)/κT]，其中EA-EB是區(qū)分能。我設(shè)法準(zhǔn)備了幾節(jié)課，說(shuō)明為了準(zhǔn)確的生物合成，化學(xué)反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)不應(yīng)該被推動(dòng)得太快。在準(zhǔn)備講課的過(guò)程中，我用固態(tài)物理的方法估算了兩個(gè)非常相似的氨基酸（纈氨酸和異亮氨酸，僅相差一個(gè)甲基）之間的區(qū)分能。我計(jì)算出異亮氨酸結(jié)合位點(diǎn)對(duì)纈氨酸的區(qū)分能力為1/50。不幸的是，生物蛋白質(zhì)合成中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（來(lái)自物理學(xué)家R. Loftfield的工作）約為1/3,000。這說(shuō)明我把估算技術(shù)從一個(gè)領(lǐng)域帶到另一個(gè)領(lǐng)域的能力還不夠！這個(gè)問(wèn)題一直困擾著我。一個(gè)月后，我意識(shí)到解決這個(gè)悖論的方法是：Loftfield和我都是對(duì)的，生物學(xué)一定找到了在分子水平上校對(duì)的方法，從而將1/50的內(nèi)在基本準(zhǔn)確度提升到了(1/50)。我很快找到了兩種思考校對(duì)的方式，兩種方式都需要耗散自由能。我突然想起了Weissbach的研討會(huì)及其暗示的蛋白質(zhì)合成中的能量大量使用。使用能量源驅(qū)動(dòng)動(dòng)力學(xué)校對(duì)的直接解決方案留給讀者，這在分子生物學(xué)和免疫學(xué)中已經(jīng)得到了實(shí)驗(yàn)證實(shí)。這兩個(gè)問(wèn)題和論文都發(fā)表在1974年的PNAS上，奠定了我短暫的分子生物學(xué)生涯，也是加州理工學(xué)院化學(xué)和生物學(xué)部門(mén)向我提供教授職位的基矗它們對(duì)普林斯頓物理系有什么影響？我從未在物理學(xué)討論會(huì)或固態(tài)物理研討會(huì)上講過(guò)這兩項(xiàng)工作。普遍的態(tài)度是我可能在做一些有趣的事情，但對(duì)普林斯頓物理系來(lái)說(shuō)涉及太多細(xì)節(jié)。1979年，當(dāng)我去見(jiàn)物理系主任Val Fitch，告訴他加州理工學(xué)院的offer時(shí)，沒(méi)有得到任何挽留。Val說(shuō)對(duì)我們雙方來(lái)說(shuō)，我離開(kāi)普林斯頓是最好的。可悲的是，他是對(duì)的，我離開(kāi)了這個(gè)我熱愛(ài)但不支持我的群體的安全港。偶入神經(jīng)系統(tǒng)我進(jìn)入神經(jīng)系統(tǒng)層面的生物信息處理領(lǐng)域完全是偶然的。1977年冬天，我在哥本哈根的玻爾研究所/北歐理論物理研究所工作，這是他們零星但持續(xù)的生物學(xué)拓展計(jì)劃的一部分。我安排了許多擴(kuò)展性的交叉學(xué)科研討會(huì)，但沒(méi)有為自己找到新問(wèn)題�；氐狡樟炙诡D后不久，F(xiàn)rancis O. Schmidt找上了我。他經(jīng)營(yíng)著一個(gè)叫做神經(jīng)科學(xué)研究項(xiàng)目（NRP）的機(jī)構(gòu)，主要舉辦小型會(huì)議，由該項(xiàng)目的20名固定成員和20名根據(jù)特定主題選擇的外部人員參加。Schmidt邀請(qǐng)我在下次會(huì)議上發(fā)言。我告訴他我對(duì)神經(jīng)科學(xué)一無(wú)所知。他說(shuō)沒(méi)關(guān)系，"只要講你感興趣的"，所以我談了生物分子準(zhǔn)確性。聽(tīng)眾神經(jīng)病學(xué)家、神經(jīng)內(nèi)分泌學(xué)家、心理學(xué)家、免疫學(xué)家、電生理學(xué)家、神經(jīng)解剖學(xué)家、生物化學(xué)家?guī)缀趼?tīng)不懂我說(shuō)的話(huà)。這沒(méi)關(guān)系。這是個(gè)設(shè)計(jì)好的局。Frank想要在小組中加入一位物理學(xué)家，希望能找到一個(gè)會(huì)與這個(gè)學(xué)科互動(dòng)并可能幫助它成為更完整科學(xué)的人。他從相對(duì)論學(xué)家John A. Wheeler那里得到了我的名字，Wheeler（由于我一直不明白的原因）一直是我堅(jiān)定的支持者之一。我被深深吸引住了。心智如何從大腦中產(chǎn)生，對(duì)我來(lái)說(shuō)是人性提出的最深刻的問(wèn)題。這個(gè)由不同才能和極大熱情組成的NRP俱樂(lè)部正在探索這個(gè)問(wèn)題。但這群科學(xué)家永遠(yuǎn)不可能解決這個(gè)問(wèn)題，因?yàn)榻鉀Q方案只能用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)語(yǔ)言和結(jié)構(gòu)來(lái)表達(dá)。NRP中沒(méi)有人在這個(gè)領(lǐng)域游刃有余。所以我加入了這個(gè)團(tuán)隊(duì)。我的神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)教育是通過(guò)參加每半年一次的NRP會(huì)議，坐在他們各自領(lǐng)域的世界級(jí)專(zhuān)家旁邊，他們會(huì)耐心地向我解釋正在發(fā)生的事情。1979年秋天，我開(kāi)始研究簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)中二元神經(jīng)元的計(jì)算動(dòng)力學(xué)。不幸的是，無(wú)論是普林斯頓物理系還是貝爾實(shí)驗(yàn)室生物物理部都沒(méi)有適合模擬各種簡(jiǎn)單想法的計(jì)算環(huán)境（這些想法的后果難以用數(shù)學(xué)探索），所以我進(jìn)展不大。我確實(shí)在NRP做了一個(gè)關(guān)于使用吸引子（微積分與系統(tǒng)科學(xué)的概念，一個(gè)系統(tǒng)在時(shí)間演化過(guò)程中趨向穩(wěn)定的狀態(tài)或行為，吸引子就這個(gè)系統(tǒng)的最終穩(wěn)態(tài)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或計(jì)算模型中，吸引子可以代表系統(tǒng)的某種穩(wěn)定的活動(dòng)模式，例如神經(jīng)元的某種激活模式）進(jìn)行計(jì)算的報(bào)告。大多數(shù)人都忽視了它，盡管一個(gè)年輕的革新者后來(lái)告訴我這是一個(gè)精彩的報(bào)告，但可惜與神經(jīng)生物學(xué)無(wú)關(guān)。當(dāng)我現(xiàn)在前往神經(jīng)科學(xué)學(xué)會(huì)領(lǐng)取2012年Swartz獎(jiǎng)（計(jì)算神經(jīng)生物學(xué)獎(jiǎng)，這個(gè)學(xué)科30年前還不存在）時(shí)，我感謝這些經(jīng)歷，它們減弱了我對(duì)某些批評(píng)的敏感度。開(kāi)啟物理進(jìn)入神經(jīng)科學(xué)之門(mén)最終，我對(duì)自旋玻璃理論的了解（感謝與P.W. Anderson終身的交流）、加州理工學(xué)院的化學(xué)計(jì)算設(shè)施，以及一點(diǎn)神經(jīng)生物學(xué)知識(shí)，促成了我第一篇使用"神經(jīng)元"一詞的論文（指1982年發(fā)表的《具有涌現(xiàn)集體計(jì)算能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和物理系統(tǒng)》）。這為許多物理學(xué)家打開(kāi)了進(jìn)入神經(jīng)科學(xué)研究的大門(mén)，也是我寫(xiě)過(guò)的被引用最多的論文。就連AT&T也很滿(mǎn)意，因?yàn)檫@篇論文不僅為他們的專(zhuān)利池貢獻(xiàn)了一個(gè)被頻繁引用的專(zhuān)利，還加強(qiáng)了實(shí)驗(yàn)室神經(jīng)生物物理學(xué)和凝聚態(tài)物理學(xué)之間的聯(lián)系。1997年，我回到了普林斯頓在分子生物學(xué)系，該系當(dāng)時(shí)有興趣擴(kuò)展到神經(jīng)生物學(xué)領(lǐng)域。雖然該系沒(méi)有人認(rèn)為我是物理學(xué)家以外的什么人，但他們勉強(qiáng)意識(shí)到生物學(xué)可以使用物理學(xué)的態(tài)度和觀(guān)點(diǎn)的注入。那時(shí)我已經(jīng)偏離傳統(tǒng)物理學(xué)太遠(yuǎn)，無(wú)法被任何物理系聘用。所以當(dāng)2003年美國(guó)物理學(xué)會(huì)（APS）邀請(qǐng)我作為副主席候選人時(shí)，我非常驚訝。而且，我很高興被選中并最終擔(dān)任APS主席。我一直覺(jué)得我所做的研究完全符合物理學(xué)的精神和范式，即使被大學(xué)物理系排斥。我認(rèn)為我的當(dāng)選主要是會(huì)員的一個(gè)象征性行為，表明“這也是物理學(xué)”或者說(shuō)“這也是固態(tài)物理學(xué)”。物理學(xué)多次不得不做出選擇：是努力保持一個(gè)新的組成部分（就像是一個(gè)十幾歲的孩子）在圈子里，還是將其作為一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科送入荒野。我很欣慰現(xiàn)在許多也許是大多數(shù)物理學(xué)家都將復(fù)雜系統(tǒng)物理學(xué)，特別是生物物理學(xué)視為家庭成員。物理學(xué)是一種看待世界的觀(guān)點(diǎn)。記憶以景觀(guān)的方式存儲(chǔ)
這張圖片解釋了John Hopfield的聯(lián)想記憶模型，以類(lèi)似于塑造景觀(guān)的方式存儲(chǔ)信息。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)接受訓(xùn)練時(shí)，它為每個(gè)保存的模式在虛擬能量景觀(guān)中創(chuàng)建一個(gè)山谷。"1: 當(dāng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)被輸入一個(gè)扭曲或不完整的模式時(shí),可以比作在這個(gè)景觀(guān)中滾落一個(gè)球。2: 球會(huì)滾動(dòng)直到到達(dá)一個(gè)被高地包圍的位置。同樣地,網(wǎng)絡(luò)會(huì)朝著較低能量的方向發(fā)展,并找到最接近的已保存模式。右側(cè)顯示了兩個(gè)點(diǎn)陣圖:- 上方標(biāo)記為"輸入模式"，顯示了一個(gè)不完整或扭曲的模式。- 下方標(biāo)記為"保存模式"，顯示了完整的模式。這個(gè)模型說(shuō)明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何處理并恢復(fù)不完整或扭曲的信息。它將記憶存儲(chǔ)比喻為一個(gè)能量景觀(guān),其中完整的記憶位于能量低谷。當(dāng)輸入不完整信息時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)"滾落"到最接近的完整記憶狀態(tài),從而實(shí)現(xiàn)聯(lián)想記憶和模式識(shí)別。完整原文來(lái)源：
