AI領域科學家獲諾獎引熱議，科學界迎來新變革？_風聞
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不少人驚呼：AI成今年諾獎最大贏家！
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“物理學和化學不存在了”
10月8日，2024年諾貝爾物理學獎揭曉，美國科學家John J. Hopfield與加拿大科學家Geoffrey E. Hinton因在人工神經網絡領域的基礎性發現和發明而獲獎。
這一消息引發了廣泛討論，因為人工神經網絡通常被視為計算機領域的研究方向，也是人工智能AI的基礎理論，而非傳統物理學的範疇。不少人質疑物理學獎是否“跨界”了。
甚至獲獎者本人都未曾預料到自己會得諾貝爾物理學獎，網絡上更是出現了“AI都不敢相信自己得諾貝爾物理學獎”的調侃。
物理學獎揭曉後，許多物理學界的人士紛紛轉發《三體》中的名句“物理學不存在了”來表達自己的不可置信和困惑，有人甚至戲稱“物理獎竟然成了數學獎”。
於是，有科研愛好者大膽預測，早就是“理綜獎”的諾貝爾化學獎或許也會頒給與AI相關的研究。
沒想到，一語成讖。10月9日，三位科學家因在計算蛋白質設計和蛋白質結構預測方面的貢獻而獲獎，這些研究都與人工智能緊密相關。
化學獎的頒佈進一步加劇了人們的討論，不少化學人感嘆“物理學和化學都不存在了”。網絡上更是出現了“得知今年諾貝爾獎的結果，諾貝爾本人都得連夜轉碼農”的聲音。
此外，還有網友打趣説，“諾貝爾文學獎不打算頒給ChatGPT嗎？”“是不是以後格萊美要給Suno（AI音樂生成軟件），奧斯卡得給Sora（OpenAI發佈的人工智能文生視頻大模型）了？”
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科學界新變革
當然，這也只是網友的調侃，物理學獎、化學獎頒給在AI領域有突出貢獻的研究者,自然是因為其推動了物理學和化學的發展與進步。
獲得物理學獎的科學家John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton因在人工神經網絡領域的開創性貢獻而榮獲獎項。
中科院物理所的研究員劉淼指出，人工神經網絡的本質在於模擬生命體的神經細胞如何接受信號並作出反饋。隨着計算機硬件和算力的不斷提升，這一模擬過程逐漸變得更為精準，進而使得機器能夠更接近於人類的思考和決策方式。
值得注意的是，Hinton的人工神經網絡基礎理論中融入了統計物理學的理論，這不僅提升了神經網絡的性能，還為量子物理、天體物理等領域的發展提供了重要的啓示和幫助。
北京智源人工智能研究院創始理事長、美國工程院外籍院士張宏江在向鈦媒體App展示的一段視頻中表示，AI對於科學研究、物理研究其實有非常大的作用，此次兩位獲獎實至名歸。“我認為這是對於AI它未來潛力的一個非常好的認可。我相信未來物理也和AI密不可分。”
同樣，今年的諾貝爾化學獎也授予了與人工智能相關的研究者。
David Baker開發了一種算法，能夠從頭開始設計全新的蛋白質，而Demis Hassabis和John M. Jumper則利用AlphaFold成功預測了幾乎所有已知的2億種蛋白質的三維結構。這些成就不僅提升了蛋白質研究的效率，更標誌着人工智能在生物化學領域的全面崛起。
英矽智能創始人Alex Zhavoronkov認為，AI對科學技術產生了深遠影響，並將改變人類生活，諾貝爾獎將激勵更多人，神經網絡對行業的價值巨大，尤其在藥物發現方面。
北電數智首席科學家竇德景教授對鈦媒體App表示，首先，今年化學諾獎頒發給DeepMind 哈薩比斯和喬普，他們“在蛋白質結構預測方面的貢獻”確實功不可沒，用AlphaFold 高準確度，低成本地預測了以前生物科學家長期以來費時費力才能得到的蛋白質複雜結構，推動了生物科學研究模式的變革；而物理諾獎頒給AI領域，代表了整個科學界對AI貢獻的認可。不過，竇德景教授也表示，目前AI對物理學本身的貢獻尚不明顯。
《三聯生活週刊》則認為，這屆諾貝爾獎註定將被載入史冊。它不僅標誌着人工智能的全面崛起和科學界對其的正式認可，更可能預示着科學研究基本模式的轉變。在未來，人工智能將更深入地融入自然科學的研究領域，推動科學研究的進步和發展。（內容來源|華博商業評論）