2024诺贝尔奖｜AI占两奬成大赢家势推动基础科学实现新进展

2024-10-13 10:09

今年诺贝尔三大科学奖项中，两大奖项与人工智能（AI）相关，先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱，紧接着化学奖也将一半颁给了「程序员」。不仅诺奖得主在接到获奖电话时表示大感意外，不少人也疑惑，AI这一近年来才频频进入公众视野的技术热词，何以俘获诺贝尔评奖委员会的「芳心」，并一举成为本年度科学奖项的大赢家？

今年诺贝尔物理学奖和化学奖的获奖成果不仅展现基础科学的突破性进步，更显示出AI已成为推动基础科学的重要工具。利用这一技术，科学家得以基于此前研究构建新型模型，得以处理海量数据，更新传统的方法，得以加速研究，推动多领域基础科学实现新的进展。

今年诺贝尔化学奖得主之一David Baker。（网络图片）

哈萨比斯为Google DeepMind的创办人之一。（路透社）

江珀是Google DeepMind的科学家。（路透社）

今年诺贝尔化学奖得主，两名是AI模型的设计师。（路透社）

霍普菲尔德（左）与「AI教父」欣顿（右）。

得益于化学奖得主Google旗下DeepMind（深层思维）公司的哈萨比斯和江珀在前人研究基础上设计的AI模型AlphaFold（阿尔法折叠），科学家现在已可以预测出自然界几乎所有蛋白质的三维结构。AI正帮助科研人员解决传统科学方法难以应对的问题。

今年物理学奖得主霍普菲尔德和「AI教父」欣顿是两名机器学习领域的元老级人物。他们使用物理学工具，设计了人工神经网络，为当今强大的机器学习技术奠定了基础。与此同时，相关技术已被用于推动多个领域的研究。「正是物理学原理为两名科学家提供了思路，而另一方面，研究成果又被用于推动多个领域的研究，不仅包括粒子物理、材料科学和天体物理等物理学研究，也包括电脑科学等其他领域的研究。」诺贝尔物理学委员会秘书丹尼尔松说。

不过，三位Google人获诺奖（AI教父欣顿曾在Google工作10年，去年才离职）也引起传统学界质疑。美国本特利大学数学副教授Noah Giansiracusa说：「他（欣顿）所做的事情是惊人的，但这是物理学吗？我不这么认为。即使有来自物理学的灵感，也不是发现一个物理学新理论或解决长期存在的物理学问题。」

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