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AI观察|诺贝尔奖揭晓,AI领域“大丰收”

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10分钟前

  日前揭晓的2024年诺贝尔物理学奖,颁给了两位人工智能(AI)先驱,着实让不少人感到意外。

  10月8日,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德(John J.Hopfield)和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey E.Hinton),以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。

  两位科学家中,杰弗里·辛顿更为公众所熟知。辛顿因其在深度学习领域的开创性工作,被誉为“AI教父”,并在2018年荣获有“计算机领域的诺贝尔奖”之称的图灵奖。此外,他还因对AI安全性的持续呼吁而备受关注。此次获奖,也让杰弗里·辛顿成为史上首位同时获得图灵奖和诺贝尔奖的科学家。

  然而,物理学界的震惊还未平息,诺贝尔化学奖又在一天之后再次将荣誉授予了AI领域。

  10月9日,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔化学奖授予戴维·贝克(David Baker),以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献;另一半则共同授予英国伦敦谷歌旗下人工智能公司“深层思维”(DeepMind)的德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·江珀(John M. Jumper),以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。

  诺贝尔奖委员会评价称,哈萨比斯和江珀开发了一种名为AlphaFold2的人工智能模型,这种模型解决了一个已有50年历史的难题,能够预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构,并且已被全球200多万人使用。

  至此,2024年诺贝尔奖中,科学类的三个奖项:生理学或医学奖、物理学奖、化学奖已全部揭晓,AI领域无疑成为了“最大赢家”。

  尤其是“物理学奖花落AI”,出乎了许多人的意料。在奖项揭晓前的各种预测中,几乎从未出现过这两位获奖者的名字。然而,回顾两位科学家的研究成果,人们不难理解其获奖原因。正如诺贝尔奖委员会所评价的:“尽管计算机无法思考,但现在,机器已经可以模仿人的记忆并具备学习等功能。今年的物理学奖得主为实现这一目标作出了贡献。”

  今年诺贝尔三大科学奖两项颁给了AI,深刻反映出AI技术作为一股不可忽视的力量,在全球科研舞台上的崛起与影响。

  在复旦大学物理学系教授施郁看来,机器学习的重要研究和发展,与物理学有着千丝万缕的关系。一方面,物理学早已突破传统领域,研究的范围更广;另一方面,随着AI工具被广泛使用,越来越多的科研人员也正使用机器学习,继续拓展着物理、化学、生物等研究边界。

  中国科学技术大学生命科学学院教授刘海燕表示,AlphaFold2获奖在自己的预期之内,但没想到会来得“这么快、这么早”。

  此外,今年的诺奖也引发了科学界对于交叉研究的深入讨论。近年来,诺贝尔物理学奖越来越垂青于那些跨越多个学科领域的交叉研究。从2020年颁给数学家彭罗斯,到2021年颁给研究复杂系统的气象学家真锅淑郎和克劳斯·哈塞尔曼,再到今年的霍普菲尔德和辛顿,这些获奖者无一不是“跨界高人”。

  今年的诺贝尔物理学奖和化学奖颁给AI领域的科学家,不仅是对他们卓越贡献的肯定,更是对科学界的一次深刻启示:在未来的科学探索中,技术与学科的交叉融合将成为常态,而AI作为这一融合过程中的核心驱动力之一,将推动科学研究不断突破传统框架,实现更加深远、更加广泛的创新。

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