深圳商報(bào)·讀創(chuàng)客戶(hù)端記者 張郗郡

　　10月8日與9日，2024年諾貝爾物理獎(jiǎng)與化學(xué)獎(jiǎng)陸續(xù)公布。

　　今年，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給了約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）與“人工智能之父”、2018年圖靈獎(jiǎng)得主杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton），以表彰他們使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)發(fā)現(xiàn)和發(fā)明?；瘜W(xué)獎(jiǎng)則頒發(fā)給三位科學(xué)家，其中一半授予戴維·貝克（David Baker），以表彰其在計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的貢獻(xiàn)，另一半共同授予來(lái)自谷歌旗下人工智能公司DeepMind的德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·江珀（John M. Jumper），以表彰其在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方面的貢獻(xiàn)。

　　顯然，今年的兩個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)都沒(méi)有頒發(fā)給傳統(tǒng)意義上的物理學(xué)家與化學(xué)家，而是對(duì)AI顯示出更多青睞。但這也引發(fā)了不少學(xué)者的擔(dān)憂(yōu)：諾貝爾獎(jiǎng)是否正在“拋棄”物理與化學(xué)理論研究？ AI是否威脅到了傳統(tǒng)物理與化學(xué)學(xué)科的發(fā)展？

　　在一些專(zhuān)家看來(lái)，當(dāng)諾獎(jiǎng)進(jìn)入“AI時(shí)代”，這一學(xué)術(shù)風(fēng)向標(biāo)的轉(zhuǎn)變或許促使我們開(kāi)始思考，在AI大行其道的今天，學(xué)科交叉才是科研發(fā)展的終極奧義。

　　物理學(xué)獎(jiǎng)“跨界”引爭(zhēng)議

　　10月8日，當(dāng)2024諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)的獲獎(jiǎng)名單公布，約翰·霍普菲爾德與杰弗里·辛頓，兩位以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究聞名的計(jì)算機(jī)科學(xué)家獲得了物理學(xué)的榮譽(yù)。

　　據(jù)諾貝爾獎(jiǎng)官方，兩位獲獎(jiǎng)?wù)邚纳鲜兰o(jì)80年代開(kāi)始就人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了重要研究，利用物理學(xué)的工具開(kāi)發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)方法。約翰·霍普菲爾德在1982年提出“霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)”模型，利用物理學(xué)中原子自旋和相互作用的原理，讓機(jī)器可以模擬人腦進(jìn)行回憶與聯(lián)想；杰弗里·辛頓則將霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)的想法應(yīng)用于發(fā)展“玻爾茲曼機(jī)”，玻爾茲曼機(jī)可以學(xué)習(xí)給定數(shù)據(jù)類(lèi)型的特征元素，以用來(lái)分類(lèi)圖像或創(chuàng)建新材料。這項(xiàng)工作后來(lái)被運(yùn)用到深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，為當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的爆炸性發(fā)展奠定了有力基礎(chǔ)。

　　兩位科學(xué)家均憑借對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的奠基性研究而獲此殊榮，盡管如“霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)”這樣的模型如今已不再使用，但他們?cè)诨A(chǔ)原理上的貢獻(xiàn)仍值得如今的人們致敬。《財(cái)經(jīng)》雜志此前也指出，兩位獲獎(jiǎng)?wù)咄ㄟ^(guò)物理學(xué)的視角，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了新的理論基礎(chǔ)。從這種角度來(lái)說(shuō)，他們的貢獻(xiàn)絕不僅僅是對(duì)某一領(lǐng)域的技術(shù)突破，而是在學(xué)科交叉點(diǎn)上的深刻洞察。

　　AI公司DeepMind“狂刷”存在感

　　10月9日公布的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)悉數(shù)聚焦在了蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)上。蛋白質(zhì)可以被視為生命的基石，通常由20種不同的氨基酸由無(wú)數(shù)種方式組合而成。但蛋白質(zhì)是一個(gè)三維的立體結(jié)構(gòu)，其構(gòu)成的不同影響著作用的不同。如此一來(lái)，如何通過(guò)一維的氨基酸序列推斷出蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，就成為了困擾化學(xué)家們50多年來(lái)的大問(wèn)題。

　　圖釋?zhuān)阂粋€(gè)蛋白質(zhì)可以由幾十個(gè)氨基酸到幾千個(gè)氨基酸組成。氨基酸鏈折疊成一個(gè)三維結(jié)構(gòu)，這個(gè)結(jié)構(gòu)對(duì)于蛋白質(zhì)的功能是決定性的。

　　此前，這類(lèi)預(yù)測(cè)需要通過(guò)蛋白質(zhì)結(jié)晶的實(shí)驗(yàn)來(lái)完成，但實(shí)驗(yàn)不僅耗費(fèi)高昂，還需要數(shù)月、甚至幾年的時(shí)間。而本次獲獎(jiǎng)?wù)咧?，哈薩比斯、江珀兩人領(lǐng)導(dǎo)的DeepMind公司推出的AlphaFold模型利用機(jī)器的自主學(xué)習(xí)，大大提高了預(yù)測(cè)效率。

　　2018年，DeepMind正式推出AlphaFold 1模型，并在第13屆“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)奧運(yùn)會(huì)”CASP比賽中，以接近 60%的準(zhǔn)確率獲得冠軍；2020年，哈薩比斯和江珀提出了AlphaFold2模型，該模型能夠在廣泛領(lǐng)域進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)，并且已預(yù)測(cè)出研究人員發(fā)現(xiàn)的幾乎所有2億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)；今年5月，DeepMind和Isomorphic Labs 研究團(tuán)隊(duì)推出了AlphaFold 3，同時(shí)登上《Nature》。據(jù)介紹，與現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法相比，AlphaFold 3 發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)與其他分子類(lèi)型的相互作用至少提高了50%，對(duì)于一些重要的相互作用類(lèi)別，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率甚至提高了一倍。

　　在此之前，DeepMind就因旗下AlphaGo擊敗圍棋高手李世石而備受關(guān)注。從游戲轉(zhuǎn)變到生物領(lǐng)域，DeepMind在AI方面持續(xù)發(fā)力，在今年的諾貝爾獎(jiǎng)中也“狂刷”了一波存在感。未來(lái)，哈薩比斯透露，AlphaFold 3將應(yīng)用到醫(yī)藥領(lǐng)域中，利用細(xì)胞模擬等技術(shù)加速癌癥、免疫性疾病的藥物研發(fā)。

　　學(xué)科交叉成未來(lái)主流

　　從計(jì)算機(jī)科學(xué)獲得物理學(xué)獎(jiǎng)，到AI技術(shù)獲得化學(xué)獎(jiǎng)，今年諾貝爾獎(jiǎng)的結(jié)果無(wú)一不彰顯著“AI for Science”的重要性。

　　9月28日，2000年圖靈獎(jiǎng)獲得者、中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)教授姚期智在騰訊聯(lián)合南方科技大學(xué)舉辦的2024年青年科學(xué)家502論壇上，就提到了利用AlphaFold對(duì)蛋白質(zhì)折疊的三維結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測(cè)的案例。他表示，目前人工智能最明顯的趨勢(shì)呈現(xiàn)兩方面：一是從弱智能走向通用智能，二是以“AI+X”為主的交叉學(xué)科賦能。

　　姚期智在青年科學(xué)家502論壇上

　　如今，AI正為千行百業(yè)賦能，“AI+量子”“AI+仿生”等多個(gè)人工智能與新興學(xué)科的交叉研究領(lǐng)域均有進(jìn)展，如利用AI首次實(shí)現(xiàn)拓?fù)鋾r(shí)間晶體，具身機(jī)器人擁有自主學(xué)習(xí)能力等等?！澳壳?，生物科技、醫(yī)療健康、新材料等都在積極引進(jìn)人工智能技術(shù)，以尋求顛覆性的科技創(chuàng)新，也見(jiàn)到了一些突破性的結(jié)果?！币ζ谥钦f(shuō)。

　　此前，2018年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主、加州理工學(xué)院化學(xué)工程教授阿諾德 (Frances Arnold)也在一次演講中表示：“AI正在改變我們進(jìn)行科學(xué)研究的方式，它增強(qiáng)了我們探索以前難以解決的問(wèn)題的能力?！甭?lián)系諾獎(jiǎng)的結(jié)果看來(lái)，作為工具的AI將繼續(xù)深入地影響更多自然科學(xué)領(lǐng)域的研究，學(xué)科交叉研究與復(fù)合型人才也成為未來(lái)的主流。

　　“這（結(jié)果）不僅意味著諾貝爾獎(jiǎng)官方對(duì)當(dāng)前科學(xué)前沿領(lǐng)域的緊密關(guān)注，也預(yù)示著AI的發(fā)展正從關(guān)鍵的突破期進(jìn)入對(duì)社會(huì)具有更廣泛影響的新階段，它不能不被傳統(tǒng)社會(huì)的目光所注意，也必將被大眾所接納?！敝麛?shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)者劉興亮對(duì)此撰文表示。