用数学物理模型模拟大脑思维，这是重要的理论物理研究，它的伟大性超过格点 qcd

我是在说2024年的物理诺奖。 霍普菲尔德和辛顿研究最重要的问题--大脑，用数学物理的模型，或者说他们揭示（部分）思维现象背后的物理和数学机制。他们做成功了，甚至还做出了具有实用价值的发明。这些工作当然是理论物理研究，而且是理论物理的重大进步，是比格点量子色动力学重要的多的事情。

至于利用他们的工作解决各种问题，那就次要的多了。发明火药和后来运用火药不可相提并论。

或许脑科学将从他们的工作正式开始，那也就是说脑科学脱胎于理论物理。其实这不奇怪，克里克和沃森发现 dna 的工作也有理论物理的成分。

关于运用机器学习，我和学生在2019年发表过一篇文章，是想要给出我们的中微子理论模型中的参数取值，这个工作主要是我的学生和自动化所当时的一位博士生陈志强合作的。用这个机器学习方法是他提议的，在高能物理领域中是第一次用，此机器学习方法特别适合处理有很多三角函数的情形（我们的很多模型参数有 cp 破坏的相位）