物理教授根本是哲學家啊！
阿文老師：物理人最討厭就是有用但搞不清楚！
(我也是，但現在太多這樣的東西了，所以才開始學機器學習)趁著颱風假，終於有空看一下大家在崩潰甚麼！
https://www.youtube.com/watch?v=CBbrStzwOvM
量子熊這個節目把今年2024年諾貝爾物理獎介紹的很清楚，強調了深度模型類神經網路從易辛模型出發出設計兩兩類神經元的相關性，連結到自旋玻璃和波茲曼分布，去求兩兩類神經元相關網路的對低能量狀態。
這集讓我有一個突破性的認知，電腦二元記憶體的記憶法，需要巨大的運算能力和記憶空間，而類神經網路的用連結方式記憶，光排列組合列成矩陣就比二元分類多了數不清的組合，若再加上連結強度可以變成權重，組合的可能根本就數不清了，人腦神經網路可以記那麼多東西而不需要用到超級無敵大電腦，大概就是因為這樣吧！
然而事實上目前研究還是沒辦法用物理分布就解釋人腦的神經細胞的連結，且真的照玻茲曼分布運算模型還是大到AI無法執行，所以目前的AI用的是已經改過很多簡化版的模型，早就脫離原來自旋玻璃原理和波茲曼分布的設計。對物理人來講，物理人最討厭就是有用但搞不清楚！AI模型運算方式變成黑箱了！黑箱但是有用，就是目前AI整體感覺。
其實人腦神經元之間的網路關係，應該不是真的玻茲曼分布，事實上到底是用甚麼樣的相關性去運算和記憶，這之間有沒有甚麼邏輯，可能就要依賴未來生醫界繼續努力了！
同場加映：熱血科學家的閒話家常
https://www.youtube.com/watch?v=V55ym6zD5zs
