2024 年的诺贝尔奖让许多人感到意外，因为人工智能研究人员是物理学和化学领域的杰出获奖者之一。杰弗里·辛顿和约翰·霍普菲尔德因其在神经网络方面的奠基性工作而获得诺贝尔物理学奖。相比之下，德米斯·哈萨比斯和他的同事约翰·江珀和大卫·贝克因其预测蛋白质结构的开创性人工智能工具而获得化学奖。在本文中，我们将深入探讨这些人工智能研究人员如何获得这些奖项，并探讨他们的成就对科学研究的未来意味着什么。
人工智能研究人员如何获得诺贝尔物理学奖
现代人工智能的核心是神经网络的概念，这是受人类大脑结构和功能启发的数学模型。Geoffrey Hinton 和 John J. Hopfield 运用物理学原理，在塑造这些网络的基础方面发挥了关键作用。
约翰·J·霍普菲尔德 (John J. Hopfield) 的物理学背景为人工智能带来了新的视角，他于 1982 年推出了霍普菲尔德网络。这种循环神经网络被设计为一种联想记忆模型，深受统计力学的影响。统计力学是物理学的一个分支，主要研究如何理解大型系统的行为如何由其较小的组件产生。霍普菲尔德提出，研究人员可以将神经活动视为一个努力实现平衡的物理系统。这种观点使得神经网络能够优化，以应对复杂的计算挑战，为更先进的人工智能模型铺平了道路。
杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 通常被称为“深度学习教父”，他也将物理学原理融入到他的神经网络研究中。他开发了基于能量的模型，例如玻尔兹曼机，其灵感来自于系统通过最小化能量来达到最优解的想法——这是热力学中的基本概念。辛顿的模型利用这一原理通过减少错误有效地从数据中学习，就像物理系统向低能量状态移动一样。他开发的反向传播算法推动了深度神经网络（ChatGPT 等现代 AI 系统的骨干）的训练，该算法依靠物理学和微积分技术来减少学习过程中的错误，类似于动态系统中的能量最小化。
人工智能研究人员如何获得诺贝尔化学奖
Hinton 和 Hopfield 运用物理原理推动 AI 发展，而 Demis Hassabis 则将这些 AI 进步应用于生物和化学领域最重大的挑战之一——蛋白质折叠。蛋白质折叠过程是蛋白质呈现其功能性三维形状的过程，对于理解生物功能至关重要，但长期以来一直难以预测。X射线晶体学和核磁共振光谱等传统方法速度慢且成本高昂。Hassabis 和他在 DeepMind 的团队利用AlphaFold改变了这一领域，AlphaFold 是一种由 AI 驱动的工具，可以非常精确地预测蛋白质结构。
AlphaFold 的成功在于它能够将人工智能与物理学和化学的核心原理相结合。神经网络在大量已知蛋白质结构的数据集上进行训练，学习决定蛋白质如何折叠的模式。但更重要的是，AlphaFold 超越了计算的蛮力，将基于物理的约束（例如引导蛋白质折叠的力，如静电相互作用和氢键）纳入其预测中。这种人工智能学习和物理定律的独特结合改变了生物学研究，为药物发现和医学治疗的突破打开了大门。
对未来科学发现的启示
颁发诺贝尔奖不仅肯定了这些人的科学成就，也为未来的发展提供了两个重要的教训。
1. 跨学科合作的重要性
颁发这些诺贝尔奖表明了科学领域间跨学科合作的重要性。Hinton、Hopfield 和 Hassabis 的工作表明，突破往往发生在各个领域的交叉点。通过融合物理、人工智能和化学知识，这些研究人员解决了曾经被认为无法解决的复杂问题。
从很多方面来看，Hinton 和 Hopfield 在人工智能领域的进步为哈萨比斯及其团队在化学领域取得突破提供了工具。与此同时，生物学和化学领域的见解也有助于进一步完善人工智能模型。学科之间的思想交流形成了一个反馈循环，促进了创新并带来了突破性的发现。
2. 人工智能驱动的科学发现的未来
这些诺贝尔奖也标志着科学发现的新纪元。随着人工智能的不断发展，其在生物学、化学和物理学中的作用将只会越来越大。人工智能能够分析海量数据集、识别模式并比传统方法更快地生成预测，这正在全面改变研究领域。
例如，哈萨比斯在 AlphaFold 上的工作大大加快了蛋白质科学的发现速度。过去需要数年甚至数十年才能解决的问题，现在在人工智能的帮助下只需几天就能解决。这种快速产生新见解的能力很可能会推动药物开发、材料科学和其他关键领域的进步。
此外，随着人工智能与科学研究的联系越来越紧密，它的作用将不再仅仅是一种工具，而是成为科学发现的重要合作伙伴，帮助研究人员拓展人类知识的边界。
底线
人工智能研究人员杰弗里·辛顿、约翰·霍普菲尔德和德米斯·哈萨比斯最近获得诺贝尔奖，这代表着科学界的一个重要时刻，凸显了跨学科合作的关键作用。他们的工作表明，突破性的发现往往发生在不同领域的交叉点，从而为长期存在的问题提供创新的解决方案。随着人工智能技术的不断进步，它与传统科学学科的融合将加速发现并改变我们的研究方式。通过促进合作并利用人工智能的分析能力，我们可以推动下一波科学进步，最终重塑我们对世界复杂挑战的理解。
原创文章，作者：点点，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ren-gong-zhi-neng-yan-jiu-ren-yuan-ru-he-huo-de-nuo-bei-er
