哥也操 AI在诺贝尔奖上杀疯了，从业者若何看？

这两天的诺贝尔奖正在颠覆从业者的领路哥也操。

10月8日，2024年诺贝尔物理学奖颁给了AI领域的“东说念主工神经收集”，10月9日，化学奖颁给了“卵白质筹划和卵白质结构瞻望领域”，一半奖项属于谷歌旗下的AI团队DeepMind。

“物理学不存在了。”物理学奖揭晓后，不少圈内东说念主士都转发了出自《三体》的这别称句，抒发我方的无意。在奖项发布之前，一位博主示意，我方在全网看了这样多瞻望，以及周围里里外外一圈物理东说念主，“就没一个瞻望对的”。

在物理学奖之后，诺贝尔化学奖颁给卵白质结构瞻望，似乎显得振振有词了。“如果说诺贝尔物理学奖颁给了机器学习让东说念主目下一黑，但诺贝尔化学奖颁给AI用于卵白质结构瞻望和卵白质筹划，等于目下一亮了。”冷哲是华大基因旗下科普教训平台爱博物融合创举东说念主、科普作者，他的感受是，DeepMind的AlphaFold揭开了生命科学领域飞跃的一个序幕，获诺贝尔奖是实至名归。

这一届诺贝尔奖，由于AI的存在引起了不少的争议和接洽。为什么是AI？“时间的主流等于AI，出场率高也平时。”华南理工大学物理系姚尧阐述对第一财经示意。知乎答主@卜寒兮是计较机视觉博士，他认为，这还是超出了学科接洽的领域，一个已成的事实是AI 还是险些浸透到越来越多的学科，况兼产生了不行冷漠的影响。

“如果非要复兴为什么 Hinton（辛顿）能得回2024年的诺贝尔物理学奖？那我只可说当今 AI 的影响力太大了。”@卜寒兮说。

AI成诺贝尔奖最大赢家？

本年物理学诺贝尔奖激励的争议最多。

据诺贝尔奖官方，约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）与杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）因“使用物理学磨砺东说念主工神经收集”获奖。值得提防的是，辛顿被称为“AI教父”，亦然2018年图灵奖得主，不外他此前的学术经历并不包括物理学，而是聚焦东说念主工智能。

诺贝尔奖官方解释，本年的两位诺贝尔物理学奖得主利用物理学器用开荒了今天强盛机器学习的基础设施，“基于东说念主工神经收集的机器学习目前正在透顶蜕变科学、工程和日常生计，举例开荒具有特定属性的新材料”。

一位毕业于北大物理学院的博士示意，我方一又友圈里有很是一部分东说念主都是学物理的，据他不雅察，往年诺贝尔奖公布后，大部分东说念主酌定等于动脱手指转发，但本年诺贝尔物理学奖大众基本都会驳倒（负面驳倒居多），是近些年来接洽度最高的，“物理学奖给了搞东说念主工智能的，统共物理学子领域的东说念主都不干了”。

“果真很无意，学物理和学计较机的东说念主都千里默了。”一位认证为中国科学院大学工学博士的博主示意，“若何看都以为官方的事理有点牵强”，大众所交融的“物理”都较传统，在奖没出来前，都以为本年的物理学奖应该是自旋电子、反常霍尔效应、拓扑绝缘体等等当中的一个。东说念主工神经收集好像不是大众所交融的“物理”。

在物理学奖项给了AI之后，冷哲就瞻望，“化学奖项给AlphaFold也不算突兀了”，如果机器学习在物理学层面属于精雕细镂的匡助的话，在生物领域，尤其是卵白质领域，AI等于“济困解危”了，或者不错用颠覆性的恶果来评价。

10月9日公布的诺贝尔化学奖，被授予大卫·贝克（David Baker哥也操）、戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper），以赏赐他们在卵白质筹划和卵白质结构瞻望领域作出的孝敬。哈萨比斯是谷歌旗下AI团队 DeepMind的融合创举东说念主兼CEO，江珀亦然DeepMind成员，他们开荒了模子AlphaFold，用以瞻望卵白质的复杂结构。

对于AlphaFold的划时间意思意思，冷哲解释，AlphaFold的出现扭转了大众对于卵白质结构不行瞻望的一个刻板印象，以致其时一度传出来结构生物学从业者要闲静的评价。而这仅仅一个浅薄的早先，当看到有学者尝试用AlphaFold2来逆向筹划工程卵白质结构的时候，“忽然以为，生物工程，或者叫卵白质工程学的春天终于到来了。”

当今的卵白质工程学从“discovery”走到了“design”的阶段，也等于说，行业不错诈欺AI去筹齐统共耐高温、耐低温、发各式神志的光，或者去靶向各式癌细胞，去治疗东说念主类的各式疾病。“诚然当今能作念的还未几，但这是0和1的骨子上的分裂。”冷哲认为，翌日AI for Science，还是是不行顽抗的趋势了。

不外，诚然卵白质结构瞻望有其行业意思意思，但毕竟出现还不久，拿诺贝尔这样品级的奖在从业者眼里仍然有些无意。

科普账号biokiwi负责东说念主吴海旭亦然遗传学专科的博士，他一驱动就认为卵白质结构瞻望粗略率能获奖，但他同期也会以为这个获奖的时机略略有些早。

“按照瞻望的逻辑，一般会查诺奖风向标拉斯克奖，他们也获奖了，而从本质意思意思上，这一研究处理了结构生物学一直卡脖子的问题，获奖也有其兴味。”但吴海旭示意，卵白质结构瞻望驱动遍及应用也就三年前，这小数其实和以往大部分诺贝尔奖的作风不太同样。因为诺贝尔奖更多是接洽机制上有紧要冲破，研究恶果训练，且恶果实着实在地给造福了东说念主类的。而这小数上AI瞻望筹划卵白质，不错说冲破庞杂，但应用还莫得都备拒绝，毕竟生物药物的研发周期很长。

别称西北农林科技大学生物学研究东说念主员也告诉记者，这次诺贝尔化学奖有些出乎他的预感，一方面，诺贝尔物理学奖还是颁给神经收集机器学习领域，AlphaFold基于神经收集开荒，如斯难免太偏疼AI。另一方面，这次诺贝尔化学奖诚然实至名归，但AlphaFold问世才3年，显得“稍早”。诺奖在与生物相关的领域向来偏向实验科学，如今颁给计较生物学领域，照旧AI领域，显现向AI时间、捏造化转型的见识，可能算力、算法翌日会更多出当今诺奖中。

”在生物学领域，有些东说念主认为作念实验的面目更好，作念计较、AI则是‘取巧’。“另有生物学研究者告诉记者。

知乎答主@博丽灵梦本科毕业于北京大学，目前从事化学关系标的，对于AlphaFold获奖，她对第一财经记者示意，“其实不太讶异，仅仅嗅觉对于诺奖的节拍而言似乎有点太早了，细则有一些所谓的传统物理/化学领域的责任者会有点豪情复杂。”

为什么本年诺贝尔奖很是关怀AI？圈内有一些非肃穆的传言打趣称，诺贝尔基金会需要通过答理来发每年的奖金，基金会随机重仓了AI关系股票。@博丽灵梦也听闻了这一簸弄，不外在她看来，一个合理得多的推断是，诺奖基金会也某种进程上有引颈科学标的的株连，是以在这个AI的要津节点上融合发奖，也循规蹈矩。

物理学领域正在彭胀

在大部分东说念主看不懂这次诺贝尔物理学奖颁给AI时，也有一小部分东说念主认同并赞成这一授奖截至。

“谁来界说物理？彰着不应该由躺在一个旧领域刷论文KPI的东说念主。”作为物理系阐述，姚尧撰文示意，诺奖的初志照旧要这项科学恶果办事于东说念主类的，而不是办事于出书商和学术利益集团。如果旧领域确乎还是不及以产生并列前辈的对东说念主类有影响力的应用恶果，那等于时候扩大这个学科的内涵了。

“今天的奖是最近让我最畅快的事了，有一种统共这个词老气千里千里的领域短暂活过来的爽感。”姚尧在授奖今日发文示意。

对于物理奖颁给神经收集的合感性，姚尧对记者解释说念，启发式神经收集其实是沿着玻尔兹曼的统计物想象想沿路发展起来的，它的发展已有近两百年的历史，是属于传统物理的研究内容，仅仅拓展到了新的研究内涵。

“天然，由于统计物理遥远在统共这个词物理学中的从业东说念主数过少，大多量的从业者并不熟习这个方面的推崇，是以才产生了这些疑问。”姚尧说。

香港科技大学（广州）助理阐述谢泽柯在知乎撰文解释，这次诺贝尔物理学奖产生争议背后，大多量作念物理的东说念主不作念统计物理，大多量作念AI的东说念主也没碰过表面机器学习。统计物理和表面机器学习在物理和AI圈子里都是少数派，而这次诺贝尔物理学奖正是统计物理、表面机器学习的交叉。

“经历过本科物理、博士深度学习表面、成为AI标的博士生导师这条少数东说念主走的路，我可能是少数以为本年诺贝尔物理学奖颁得直截了当、理所应当的。”谢泽柯示意。洛桑联邦理工学院物理学博士梁师翎也撰文称“咱们搞统计物理的‘开香槟’了。”

物理和生物领域一些研究者认同这次诺奖评比截至，认为诸如物理学这种基础学科正在扩展自身领域，机器学习已被纳入研究领域或已对该领域研究责任产生影响。

梁师翎告诉记者，机器学习发展领先很猛进程上受物理启发，两位诺贝尔物理学奖得主中，约翰是物理学家，他基于物理学里的模子构建不错”学习和牵挂“的系统，辛顿的责任也与物理有很深的磋商。从物理角度起程研究机器学习，是把“东说念主工神经收集”作为一个客不雅对象去其交融责任旨趣并阐释为何灵验。三年前的物理诺奖得主Giorgio Parisi等于作念统计物理，并毁坏发展了对“spin glass”（自旋玻璃）领域的研究。这个派别当今有好多东说念主转向机器学习研究，通过spin glass的设施论研究机器学习磨砺流程。

“物理面目处理机器学习是一个正在崛起的领域，绝顶是统计物理。统计物理涵盖面比好多东说念主交融的广好多。从细胞层面的性质到宏不雅鸟群/鱼群的畅通、交通收集梗阻等都是统计物理研究领域，研究机器学习也不奇怪。” 梁师翎示意，本质上，好多新兴学科早期发展都由物理学鼓动，如机器学习、神经科学乃至量化金融，物理学的领域操纵彭胀。

“一方面AI拿奖名副其实，另一方面亦然诺奖委员会不肯意错过机器学习作为一种新学科崛起的海潮。”谢泽柯告诉记者。

表面物理博士刘易安则告诉记者，就基础学科而言，AI并莫得给出新的冲破性表面，每年有好几千篇以致更多对于AI在物理学中应用的文章发表，但信得过冲破现存物理学框架的，AI还莫得作念到。从这个角度看，这次诺奖很猛进程上是一种饱读励。

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“诺奖委员会可能认为翌日AI过问基础科学领域是势在必行，通过AI可能有新的物理（发现）出来。AI作为新器用，可能蜕变东说念主们想考的面目，并不局限于物理学自己。AI更是一个交叉学科，波及数学、物理、计较机等领域，诺奖翌日也可能偏向颁发给这种交叉学科。”刘易安称。

AI终于成为科学了

就诺贝尔化学奖颁发给AI领域的科学家，一些化学或生物领域的研究者也认为有合感性。

就科学家利用AI本领，基于AlphaFold在卵白质瞻望领域的孝敬得回诺奖，西北农林科技大学生物学研究东说念主员告诉记者，AlphaFold自己的开创、影响力、高应用价值合乎诺奖的授奖范例。AlphaFold的中枢价值在于为生物学的研究者提供卵白质结构生物学基础，曾需专科结构生物学研究东说念主员破耗数月乃至数年的责任，可由非结构生物学巨匠完成，带来卵白质化学和生示寂学领域的立异。

中科院生物学博士刘耀宣布诉记者，AI器用在生物或化学领域的应用，目前主如若在卵白质结构瞻望、药物研发和多组学等生物学领域，尤其是在药物研发领域，用AI来寻找、筹划药物已较多见。举例，瞻望出基因后再去作念实验检测，每每有10%~20%的瞻望是正确的，这还是是很高比例了。

“这次AI获奖对于好多传统作念生物的研究者而言，随机是小数提醒或领导。好多生物科学家认为生物是一门实验性学科，抵抗计较机等本领，包括生物信息学还是发展很久，不少东说念主仍以为这个领域仅仅爱惜用。但愿生物学者们能更肃穆谛视以AI为代表的本领在生物学中的意思意思。时间不同样了，要作念出蜕变。”刘耀文示意，这次诺奖截至也意味着生物学发展可能加快，毕竟以往生物学实验太耗时耗力，且沉着性亦然个很大的问题。

诺贝尔物理学奖和化学奖颁给了看上去不太像传统物理和化学领域的AI学者，一些AI领域学者则受到饱读动。

“东说念主工智能终于不是本领，而是科学了。”诺贝尔物理学奖得主揭晓后，别称东说念主工智能学者在一又友圈驳倒说念。一些AI学者则认为，这次诺奖评比背后，AI驱动对各领域产生长远影响。

“东说念主工智能的长远影响才刚刚驱动。”“AI教母”李飞飞称。Meta首席AI科学家杨立昆示意，Rosetta、AlphaFold和其他由机器学习驱动的卵白质结构瞻望和卵白质筹划的奋力的影响已相等庞杂，且有望在翌日产生更大的影响。

“AI这次诺贝尔奖赢麻了。”AI在读博士、知乎博主@粗犷示意，他同期示意，诺贝尔奖翌日在很长一段时候内不会再颁给AI了。他认为，AI这些年能火爆到如斯进程，无非是深度学习效果着实太惊艳了，如AlphaFold平直瞻望出2亿种卵白质结构，这种效用是东说念主类拍马也赶不上的。但AI的问题在于相等依赖于磨砺数据和计较资源，而数据的积贮是秩序渐进的。

在上述博主看来，AI还是发展到了瓶颈期，他对记者解释，诚然说当今行业还在迅速进化，可是速率会放缓，因为素材一次性用得差未几了，除非找到新的更好的营养，“翌日臆测只好AGI才有经验再拿诺贝尔奖。”

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