2024年诺贝尔奖的科学领域奖项揭晓，AI领域的科学家们成为了最大的赢家，引发全球热议。
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“物理学和化学的边界正在模糊”
10月8日，诺贝尔物理学奖的得主揭晓，美国科学家John J. Hopfield和加拿大科学家Geoffrey E. Hinton因其在人工神经网络领域的重大发现而荣获此奖。
这一决定引发了科学界的广泛讨论，因为人工神经网络通常被看作是计算机科学的一部分，而非传统物理学的研究范畴。获奖者本人也对获奖感到意外，网络上出现了“AI自己都不敢相信自己得了诺贝尔物理学奖”的幽默评论。
物理学奖的公布后，许多物理学家通过转发《三体》中的名句“物理学不存在了”来表达他们的震惊和困惑，有人甚至戏称“物理学奖变成了数学奖”。
紧接着，科研爱好者们预测，诺贝尔化学奖也可能颁给与AI相关的研究，而这一预测在10月9日得到了证实。三位科学家因在计算蛋白质设计和蛋白质结构预测方面的杰出贡献而获奖，这些研究都与人工智能有着密切的联系。
化学奖的颁发进一步激发了公众的讨论，许多化学领域的人士感叹“物理学和化学的边界正在模糊”。网络上甚至出现了“诺贝尔本人如果知道，可能都要转行成为程序员”的调侃。
此外，网友们还开玩笑说，“诺贝尔文学奖是不是也该颁给ChatGPT？”“格莱美是不是该给Suno，奥斯卡是不是该给Sora？”
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科学界的新纪元
虽然这些只是网友的幽默评论，但物理学奖和化学奖颁给AI领域的科学家，确实是因为他们的研究推动了物理学和化学的发展。
获得物理学奖的科学家John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton因其在人工神经网络领域的开创性工作而受到表彰。
中国科学院物理研究所的研究员刘淼指出，人工神经网络的核心在于模拟生物体神经细胞如何接收信号并做出反应。随着计算机硬件和计算能力的提高，这种模拟变得更加精确，使得机器能够更接近人类的思考和决策方式。
值得注意的是，Hinton的人工神经网络理论中融入了统计物理学的理论，这不仅提高了神经网络的性能，也为量子物理、天体物理等领域的发展提供了重要的启示。
北京智源人工智能研究院创始理事长张宏江在一段视频中表示，AI对科学研究、物理研究有着巨大的影响，此次获奖是对AI未来潜力的肯定。“我相信未来物理学与AI将密不可分。”
同样，今年的诺贝尔化学奖也授予了与人工智能紧密相关的研究者。
David Baker开发了一种算法，能够从头开始设计全新的蛋白质，而Demis Hassabis和John M. Jumper则利用AlphaFold成功预测了几乎所有已知的2亿种蛋白质的三维结构。这些成就不仅提高了蛋白质研究的效率，也标志着人工智能在生物化学领域的全面崛起。
英矽智能创始人Alex Zhavoronkov认为，AI对科学技术产生了深远的影响，并将改变人类生活，诺贝尔奖的颁发将激励更多人，神经网络在行业的价值巨大，尤其是在药物发现方面。
北电数智首席科学家窦德景教授表示，今年化学诺奖颁发给DeepMind的哈萨比斯和乔普，他们“在蛋白质结构预测方面的贡献”确实功不可没，用AlphaFold高准确度、低成本地预测了以前生物科学家长期以来费时费力才能得到的蛋白质复杂结构，推动了生物科学研究模式的变革；而物理诺奖颁给AI领域，代表了整个科学界对AI贡献的认可。不过，窦德景教授也表示，目前AI对物理学本身的贡献尚不明显。
《三联生活周刊》认为，这届诺贝尔奖注定将被载入史册。它不仅标志着人工智能的全面崛起和科学界对其的正式认可，更可能预示着科学研究基本模式的转变。在未来，人工智能将更深入地融入自然科学的研究领域，推动科学研究的进步和发展。
