2024 年诺贝尔：物理、化学奖迎来 AI 高光

2024 年的诺贝尔物理学奖和化学奖让人工智能（AI）以前所未有的态势登上了科学的核心舞台。

对于诺贝尔基金会而言，这是极具历史意义的一年，化学奖和物理学奖实质上都是基于人工智能方面的成就而颁发的。

杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）这两位人工智能领域的先驱，凭借在机器学习和人工神经网络方面的工作，共同斩获了诺贝尔物理学奖。

诺贝尔委员会称赞了他们对现代人工智能的贡献，尤其是在模仿人类大脑的神经网络开发方面。

这些系统让计算机能够从数据中学习，成为了从人脸识别到自动驾驶汽车等所有事物的基石。

在化学领域，一半的焦点落在了来自谷歌 DeepMind 的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·朱珀（John Jumper）身上，另一半则归属了华盛顿大学的大卫·贝克（David Baker）。

哈萨比斯和朱珀在 AlphaFold 方面的工作——一个能够精准预测蛋白质结构的人工智能系统，为他们赢得了一半的诺贝尔化学奖。

然而，尽管所庆祝的成就具有开创性，但是获奖者自身对人工智能的未来——以及人类在一个日益被智能机器塑造的世界中的角色提出了疑问。

杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）在人工智能科学领域绝对称得上是传奇人物。

“今年的两位诺贝尔物理学奖获得者借助物理学工具开发了方法，这些方法是当今强大的机器学习的基础，”该学院在一份声明中表示。

“获奖者的工作已经带来了极大的益处。在物理学中，我们在广泛的领域使用人工神经网络，例如开发具有特定性能的新材料，”诺贝尔物理学委员会主席艾伦·穆恩斯（Ellen Moons）说。

不可否认，人工智能已经对科学和世界产生了影响。从气候建模到医学图像分析和材料设计，人工智能已经兑现了其革命性的承诺。而这些诺贝尔奖进一步巩固了这一点。然而，这并非人工智能先驱者获得的首个重大科学奖项。

2018 年，通常被称为“计算机界的诺贝尔奖”的 ACM A.M. 图灵奖授予了杰弗里·辛顿、约书亚·本吉奥和杨立昆。授予该奖项的美国计算机协会（ACM）选择的获奖者略有不同，但本质上是对相同成就的赞扬。

不清楚为什么诺贝尔奖和图灵奖授予了（部分）不同的人，但可能是诺贝尔委员会更关注对物理学有特别帮助的人工智能进展，而图灵奖则更侧重于一般的人工智能。这也可能是评选委员会主观性的一个标志。

诺贝尔奖因获奖者的选择而引发争议（这并非首次，可能也不会是最后一次）。辛顿本人将他的前导师、心理学家大卫·鲁梅尔哈特视为人工智能的真正先驱。正是鲁梅尔哈特指导了辛顿在神经网络方面的工作，并提出了“反向传播算法”，但诺贝尔奖只授予在世的科学家。

不过，化学奖则更为引人注目。

这是人工智能驱动的科学突破首次获得诺贝尔奖，不过很可能不是最后一次。

在生物化学领域，预测蛋白质如何折叠——这一对于理解其功能至关重要的过程——几十年来一直被视为生物学的最大挑战之一。

AlphaFold 很快就成了生物研究的基石，帮助科学家弄明白从抗生素耐药性到蛋白质如何降解塑料的所有问题。

值得一提的是，AlphaFold 排在 AlphaZero（一种下国际象棋的人工智能）和 AlphaGo（一种下围棋的人工智能）之后问世

这些用于游戏的人工智能为诸如蛋白质折叠之类的更重要目标铺好了路

他们的最新模型，AlphaFold 3 能预测 DNA、RNA 以及对药物发现至关重要的关键分子的结构。DeepMind 还免费向科学家发布了其结果的源代码和数据库。

然而，这里引人注目的部分是时间。AlphaFold 才出现 3 - 4 年，以诺贝尔奖的时间标准来看，这是非常新的。诺贝尔奖获得者因 20、30 甚至 40 年前完成的工作而获奖的情况并不罕见。

除了大量杰出的科学工作可能造成积压之外，诺贝尔奖的目的是奖励那些“为人类带来最大利益”的研究人员。而且通常需要时间来确认科学工作的影响。

尽管有望对制药行业带来彻底变革，但AlphaFold 对世界的影响到底有多大还不得而知

然而，即便如此，这也并非今年诺贝尔奖最有趣的故事。

今年的诺贝尔奖有好几种说法。总体主题是，人工智能似乎已达到科学成熟度，其影响在某种程度上得到了确认。存在这样一种讨论，即这些成就本身并非物理学和化学，而是对化学和物理学有帮助的工具。而且，值得注意的是，新获奖者们发出了警告。

虽然科学界的很多人都坚定地支持人工智能的发展，但是辛顿却是少数大声警告该技术潜在威胁的研究人员之一。

杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），常被称为“人工智能教父”，于 2023 年从谷歌辞职，理由是对人工智能的担忧。辛顿对人工智能系统的发展超出人类控制表示深切关注。在诺贝尔奖宣布后的采访中，辛顿重申了他的担忧，即人工智能可能超越人类智能，导致社会没有准备好应对的后果。

“我们没有经历过有比我们更聪明的东西是什么样子，”辛顿在加利福尼亚的一家酒店通过电话向诺贝尔奖新闻发布会表示。“在医疗保健等领域，它在许多方面都将是美妙的，”辛顿说。“但我们也必须担心一些可能的不良后果。特别是这些东西失控的威胁。”

值得一提的是，当提到他的学生（辛顿指导过一些在人工智能领域最具影响力的研究人员）时，他还趁机抨击了萨姆·奥特曼，即 ChatGPT 背后的 OpenAI 公司的首席执行官。辛顿一直直言不讳地批评奥特曼，暗示奥特曼对利润比对人工智能安全更感兴趣。

“我也想感谢我的学生。我特别幸运有很多非常聪明的学生，比我聪明得多，他们实际上让事情得以实现。他们继续做了很多伟大的事情。我特别自豪的是，我的一个学生解雇了萨姆·奥特曼，”辛顿说。

约翰·霍普菲尔德（John Hopfield），普林斯顿大学的名誉教授，在表达与人工智能相关的担忧方面与辛顿相呼应。

今年的诺贝尔奖显示出一种日益凸显的趋势：人工智能不仅正在改变行业，也在改变学术界的最高荣誉。

长期以来，诺贝尔奖主要表彰纯科学领域的进步——基于自然规律和物理现象的发现。现在，科学与技术之间的界限正在模糊，人工智能研究人员因构建塑造我们处理和解决科学问题方式的工具而受到认可。

诺贝尔物理学奖和化学奖突显了人工智能解决人类一些最棘手问题的惊人潜力。然而，人工智能也构成了重大威胁，是我们人类不习惯面对的那种威胁。像辛顿和霍普菲尔德这样的先驱所发出的警告令人不寒而栗，提醒着我们，不受控制的技术进步可能会产生意想不到的后果。人工智能是一种工具，但它是一种在某些方面可以超越我们的工具。

人工智能的未来，就像它所支持的技术一样，将需要谨慎管理。