也许2024年的诺贝尔奖是历年来最为炸裂的一次！

瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，2024年诺贝尔物理学奖授予John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton，表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。

诺贝尔化学奖颁给三位科学家，一半授予美国科学家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人工智能公司谷歌DeepMind的Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。

两个奖项都授予了与人工智能相关的研究，这一事实具有深远的意义，标志着AI在推动科学创新方面的重要作用，以及跨学科合作在科学发现中的变革性作用。

奖项解读

两位诺贝尔物理学奖得主使用物理学工具，为当今强大的机器学习技术奠定了基础。John J. Hopfield创建了一种联想记忆方法，可以存储和重构图像或其他类型的数据模式。Geoffrey E. Hinton发明了一种可以自动发现数据中属性的方法，可用于识别图片中的特定元素等任务。两名获奖者利用统计物理的基本概念设计了人工神经网络，构建了机器学习的基础。相关技术已被用于推动多个领域的研究，包括粒子物理、材料科学和天体物理等，也已用于日常生活中的人脸识别和语言翻译等。

三位诺贝尔化学奖得主利用“蛋白质”——生命中精妙的化学工具，破解了蛋白质惊人结构的密码。David Baker成功完成了几乎不可能完成的任务，制造出了全新的蛋白质。Demis Hassabis和John M. Jumper开发一种 AI 模型AlphaFold2来解决一个50年前的问题：以巨大的技术潜力预测蛋白质的复杂结构。

AI的颠覆

AI的发展由来已久，终于在近年呈现出爆发态势。

2023年被视为人工智能大模型的元年，大型语言模型如ChatGPT的出现，标志着人工智能技术在自然语言处理和创意内容生成方面取得了突破性进展。这些模型不仅提高了机器理解和生成文本的能力，还在编程、复杂问题解决等方面展现了非凡的能力。

自动驾驶、医疗诊断、金融服务等领域的应用日益广泛。如今，在科学领域的应用再次得以展现。

此次，AI成为诺奖中的“热门”，表明其已经在推动物理、化学、生物、医疗等多个学科交叉赋能。

一方面，AI定义了基础科学研究的新范式，即从实际问题出发，转化为AI可处理的数据，经深度学习网络输出结果。

另一方面，AI通过自然语言处理和大数据分析，为科研人员节省时间和精力，改进传统定量研究方法，推动社会科学研究从解释性研究向预测性研究拓展。

与此同时，从产业应用、政策监管、社会影响等多个方面，人工智能的影响已经扩展到方方面面。

2024年诺贝尔物理学和化学奖都授予与人工智能相关的研究，这一现象不仅是对人工智能领域研究者的认可，也是对人工智能在未来科学研究中潜力的一种期待。

意味着AI已经成为推动科学创新的重要力量，也带来了新的科研范式和机遇与挑战，并可能引领新一轮的科技革命。

同时，这也提醒人们要积极快速融入到人工智能的学习和应用中，以及产业界也应寻找契机以人工智能赋能自身发展。