2024 年諾貝爾：物理、化學獎迎來 AI 高光

2024 年的諾貝爾物理學獎和化學獎讓人工智能（AI）以前所未有的態勢登上了科學的核心舞臺。

對於諾貝爾基金會而言，這是極具歷史意義的一年，化學獎和物理學獎實質上都是基於人工智能方面的成就而頒發的。

傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton）和約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）這兩位人工智能領域的先驅，憑藉在機器學習和人工神經網絡方面的工作，共同斬獲了諾貝爾物理學獎。

諾貝爾委員會稱讚了他們對現代人工智能的貢獻，尤其是在模仿人類大腦的神經網絡開發方面。

這些系統讓計算機能夠從數據中學習，成爲了從人臉識別到自動駕駛汽車等所有事物的基石。

在化學領域，一半的焦點落在了來自谷歌 DeepMind 的德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·朱珀（John Jumper）身上，另一半則歸屬了華盛頓大學的大衛·貝克（David Baker）。

哈薩比斯和朱珀在 AlphaFold 方面的工作——一個能夠精準預測蛋白質結構的人工智能系統，爲他們贏得了一半的諾貝爾化學獎。

然而，儘管所慶祝的成就具有開創性，但是獲獎者自身對人工智能的未來——以及人類在一個日益被智能機器塑造的世界中的角色提出了疑問。

傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton）和約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）在人工智能科學領域絕對稱得上是傳奇人物。

“今年的兩位諾貝爾物理學獎獲得者藉助物理學工具開發了方法，這些方法是當今強大的機器學習的基礎，”該學院在一份聲明中表示。

“獲獎者的工作已經帶來了極大的益處。在物理學中，我們在廣泛的領域使用人工神經網絡，例如開發具有特定性能的新材料，”諾貝爾物理學委員會主席艾倫·穆恩斯（Ellen Moons）說。

不可否認，人工智能已經對科學和世界產生了影響。從氣候建模到醫學圖像分析和材料設計，人工智能已經兌現了其革命性的承諾。而這些諾貝爾獎進一步鞏固了這一點。然而，這並非人工智能先驅者獲得的首個重大科學獎項。

2018 年，通常被稱爲“計算機界的諾貝爾獎”的 ACM A.M. 圖靈獎授予了傑弗裡·辛頓、約書亞·本吉奧和楊立昆。授予該獎項的美國計算機協會（ACM）選擇的獲獎者略有不同，但本質上是對相同成就的讚揚。

不清楚爲什麼諾貝爾獎和圖靈獎授予了（部分）不同的人，但可能是諾貝爾委員會更關注對物理學有特別幫助的人工智能進展，而圖靈獎則更側重於一般的人工智能。這也可能是評選委員會主觀性的一個標誌。

諾貝爾獎因獲獎者的選擇而引發爭議（這並非首次，可能也不會是最後一次）。辛頓本人將他的前導師、心理學家大衛·魯梅爾哈特視爲人工智能的真正先驅。正是魯梅爾哈特指導了辛頓在神經網絡方面的工作，並提出了“反向傳播算法”，但諾貝爾獎只授予在世的科學家。

不過，化學獎則更爲引人注目。

這是人工智能驅動的科學突破首次獲得諾貝爾獎，不過很可能不是最後一次。

在生物化學領域，預測蛋白質如何摺疊——這一對於理解其功能至關重要的過程——幾十年來一直被視爲生物學的最大挑戰之一。

AlphaFold 很快就成了生物研究的基石，幫助科學家弄明白從抗生素耐藥性到蛋白質如何降解塑料的所有問題。

值得一提的是，AlphaFold 排在 AlphaZero（一種下國際象棋的人工智能）和 AlphaGo（一種下圍棋的人工智能）之後問世

這些用於遊戲的人工智能爲諸如蛋白質摺疊之類的更重要目標鋪好了路

他們的最新模型，AlphaFold 3 能預測 DNA、RNA 以及對藥物發現至關重要的關鍵分子的結構。DeepMind 還免費向科學家發佈了其結果的源代碼和數據庫。

然而，這裡引人注目的部分是時間。AlphaFold 纔出現 3 - 4 年，以諾貝爾獎的時間標準來看，這是非常新的。諾貝爾獎獲得者因 20、30 甚至 40 年前完成的工作而獲獎的情況並不罕見。

除了大量傑出的科學工作可能造成積壓之外，諾貝爾獎的目的是獎勵那些“爲人類帶來最大利益”的研究人員。而且通常需要時間來確認科學工作的影響。

儘管有望對製藥行業帶來徹底變革，但AlphaFold 對世界的影響到底有多大還不得而知

然而，即便如此，這也並非今年諾貝爾獎最有趣的故事。

今年的諾貝爾獎有好幾種說法。總體主題是，人工智能似乎已達到科學成熟度，其影響在某種程度上得到了確認。存在這樣一種討論，即這些成就本身並非物理學和化學，而是對化學和物理學有幫助的工具。而且，值得注意的是，新獲獎者們發出了警告。

雖然科學界的很多人都堅定地支持人工智能的發展，但是辛頓卻是少數大聲警告該技術潛在威脅的研究人員之一。

傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton），常被稱爲“人工智能教父”，於 2023 年從谷歌辭職，理由是對人工智能的擔憂。辛頓對人工智能系統的發展超出人類控制表示深切關注。在諾貝爾獎宣佈後的採訪中，辛頓重申了他的擔憂，即人工智能可能超越人類智能，導致社會沒有準備好應對的後果。

“我們沒有經歷過有比我們更聰明的東西是什麼樣子，”辛頓在加利福尼亞的一家酒店通過電話向諾貝爾獎新聞發佈會表示。“在醫療保健等領域，它在許多方面都將是美妙的，”辛頓說。“但我們也必須擔心一些可能的不良後果。特別是這些東西失控的威脅。”

值得一提的是，當提到他的學生（辛頓指導過一些在人工智能領域最具影響力的研究人員）時，他還趁機抨擊了薩姆·奧特曼，即 ChatGPT 背後的 OpenAI 公司的首席執行官。辛頓一直直言不諱地批評奧特曼，暗示奧特曼對利潤比對人工智能安全更感興趣。

“我也想感謝我的學生。我特別幸運有很多非常聰明的學生，比我聰明得多，他們實際上讓事情得以實現。他們繼續做了很多偉大的事情。我特別自豪的是，我的一個學生解僱了薩姆·奧特曼，”辛頓說。

約翰·霍普菲爾德（John Hopfield），普林斯頓大學的名譽教授，在表達與人工智能相關的擔憂方面與辛頓相呼應。

今年的諾貝爾獎顯示出一種日益凸顯的趨勢：人工智能不僅正在改變行業，也在改變學術界的最高榮譽。

長期以來，諾貝爾獎主要表彰純科學領域的進步——基於自然規律和物理現象的發現。現在，科學與技術之間的界限正在模糊，人工智能研究人員因構建塑造我們處理和解決科學問題方式的工具而受到認可。

諾貝爾物理學獎和化學獎突顯了人工智能解決人類一些最棘手問題的驚人潛力。然而，人工智能也構成了重大威脅，是我們人類不習慣面對的那種威脅。像辛頓和霍普菲爾德這樣的先驅所發出的警告令人不寒而慄，提醒着我們，不受控制的技術進步可能會產生意想不到的後果。人工智能是一種工具，但它是一種在某些方面可以超越我們的工具。

人工智能的未來，就像它所支持的技術一樣，將需要謹慎管理。