人工智能兩奪桂冠，諾獎進(jìn)入“AI時代”？

每經(jīng)記者 鄭雨航    每經(jīng)實習(xí)記者 岳楚鵬    每經(jīng)編輯 王嘉琦 蘭素英    

今年的諾貝爾獎，AI（人工智能）成了大贏家。

當(dāng)?shù)貢r間10月8日，諾貝爾物理學(xué)獎頒給了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的奠基性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。次日，諾貝爾化學(xué)獎又花落蛋白質(zhì)設(shè)計和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域，其中一半獎項頒給了谷歌旗下DeepMind的兩名科學(xué)家。

這兩大獎項將AI研究帶到了科學(xué)界的最高榮譽(yù)殿堂。一時間，“物理學(xué)不存在了”“化學(xué)的盡頭是計算機(jī)嗎”的質(zhì)疑聲不絕于耳。

這是否代表著諾貝爾獎將全面進(jìn)入“AI時代”？人們不禁要問，有朝一日AI是否會獨立拿下諾貝爾獎？在科研陣地逐漸失守的情況下，諾貝爾文學(xué)獎是否能守住人類最后的尊嚴(yán)？

物理學(xué)獎“爆冷”：“局外人”贏了

瑞典皇家科學(xué)院當(dāng)?shù)貢r間10月8日宣布，將2024年諾貝爾物理學(xué)獎授予“AI教父”杰弗里•辛頓（Geoffrey Hinton）和普林斯頓大學(xué)教授約翰•霍普菲爾德（John Hopfield），以表彰他們在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。

圖片來源：諾貝爾獎委員會X平臺賬號

獲獎?wù)弑还己?，外界瞬間“炸開了鍋”：怎么是一個看似不屬于傳統(tǒng)物理學(xué)任何一個分支領(lǐng)域的成果獲獎了呢？物理學(xué)是不存在了嗎？物理學(xué)獎跟AI有啥關(guān)系？

盡管諾獎委員對此解釋稱，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用物理學(xué)工具訓(xùn)練的。但是，不解的聲音還是一波接一波。

本特利大學(xué)數(shù)學(xué)教授諾亞•吉安西拉庫薩（Noah Giansiracusa）就表示：“他（辛頓）的成就是驚人的，但這是物理學(xué)嗎？我不這么認(rèn)為。即使從物理學(xué)中得到靈感，他們也沒有發(fā)展出新的物理學(xué)理論或解決物理學(xué)中長期存在的問題。”

新西蘭惠靈頓維多利亞大學(xué)AI高級講師安德魯•倫森 (Andrew Lensen) 也對此感到困惑。他說道：“我們已經(jīng)有圖靈獎，我更希望看到諾貝爾獎頒給對物理學(xué)界作出貢獻(xiàn)的人。感覺委員會可能被AI炒作吸引了。”

但也有學(xué)者表示理解，稱這凸顯了前沿學(xué)科的交叉與互通性，傳統(tǒng)科學(xué)研究的范式正在轉(zhuǎn)換。

英國研究與創(chuàng)新署工程與物理科學(xué)研究委員會執(zhí)行主席、牛津大學(xué)結(jié)構(gòu)生物信息學(xué)教授夏洛特•迪恩表示，能在當(dāng)今從事科學(xué)工作是一件令人興奮的事情，特別是在這些跨學(xué)科領(lǐng)域，因為AI不僅開始解決真正困難的問題，而且還改變了我們從事科學(xué)研究的方式。

24小時后AI再奪化學(xué)獎

物理學(xué)獎頒發(fā)24小時后，諾貝爾化學(xué)獎揭曉，AI再度收獲諾獎委員會的青睞。

該獎項被一分為二，一半授予戴維•貝克（David Baker），以表彰他“利用計算機(jī)進(jìn)行蛋白質(zhì)設(shè)計”的成就，另一半給了谷歌DeepMind的首席執(zhí)行官德米斯•哈薩比斯（Demis Hassabis）和高級研究科學(xué)家約翰•M•詹珀（John M. Jumper），以表彰他們“在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的貢獻(xiàn)”。2020年，哈薩比斯和詹珀發(fā)布了名為AlphaFold 2的AI模型，是利用AI技術(shù)預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的革命性工具。

圖片來源：諾貝爾獎委員會X平臺賬號

AI與蛋白質(zhì)圖譜突破之間的聯(lián)系非常明顯。在今年諾貝爾化學(xué)獎的預(yù)測中，AlphaFold就經(jīng)常被提到，因此引發(fā)的爭議沒有物理學(xué)獎那么大。

但這樣的結(jié)果依然讓人頗感意外，因為諾貝爾獎通常頒發(fā)給幾十年前的研究，要等到研究成果被明確評估為“對人類有最大利益”之后。而此次獲獎的AlphaFold 2是四年前發(fā)布的。

這是諾貝爾獎歷史上反應(yīng)最迅速的一次，可能也預(yù)示著諾貝爾獎委員會思維的轉(zhuǎn)變。當(dāng)在場記者詢問諾貝爾化學(xué)獎委員會在評判提名人時是否考慮了AI的相關(guān)性時，委員會堅稱這一決定純粹是基于科學(xué)作出的。

諾獎會全面“AI化”嗎？

AI在諾獎中的雙贏標(biāo)志著AI在科學(xué)研究中的重要地位得到認(rèn)可，也引發(fā)了人們對科學(xué)本質(zhì)和未來發(fā)展方向的思考：AI獲獎是否會改變科學(xué)研究的根本性質(zhì)？諾獎未來是否會全面轉(zhuǎn)向AI？AI有朝一日是否會獨立獲得諾獎？

焦點1：AI將“殺死”基礎(chǔ)科學(xué)探索？

長期以來，諾貝爾獎主要表彰純科學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步——基于自然法則和物理現(xiàn)象的發(fā)現(xiàn)。現(xiàn)在，科學(xué)和技術(shù)之間的界限正在變得模糊，AI研究人員因構(gòu)建了影響人類處理和解決科學(xué)問題方式的工具而獲得認(rèn)可。

有人認(rèn)為，諾貝爾獎今年這樣大張旗鼓地把獎?wù)率谟鐰I，只會讓研究人員更加熱衷于對于工具的研究，而忽略掉最基礎(chǔ)的理論探索。

倫敦大學(xué)計算機(jī)教授彼得•本特利（Peter Bentley）在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時強(qiáng)調(diào)，AI在某些事情上更像是問題的一部分，而不是解決問題的方法。

英國科研誠信辦公室的專家馬特•霍奇金森 (Matt Hodgkinson) 表示：“利用AI贏得諾貝爾獎可能只是一艘啟航的船，但它將影響研究方向。”霍奇金森擔(dān)心，研究人員試圖逆向分析今年獲獎的原因時，他們會更關(guān)注技術(shù)，而不是科學(xué)。

紐約大學(xué)計算機(jī)科學(xué)教授朱利安•托格利厄斯（Julian Togelius）認(rèn)為：“科學(xué)家通常會選擇阻力最小和最劃算的路徑。”而這可能會阻礙創(chuàng)新思維。

諾獎得主哈薩比斯坦稱：“如今，（AI研究）變得更加注重工程，我們現(xiàn)在有很多技術(shù)，我們只是在算法上進(jìn)行改進(jìn)，不再參考大腦。”

圖片來源：視覺中國-VCG211158270552

焦點2：AI“大力出奇跡”的下個領(lǐng)域在醫(yī)學(xué)？

諾獎的最后一個傳統(tǒng)科學(xué)獎項——諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎未來是否也將被AI“攻下”？

實際上，醫(yī)學(xué)研究一直是AI最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一，許多研究都依賴AI進(jìn)行分析和預(yù)測，如病毒鑒定、分子建模、藥物開發(fā)等任務(wù)。目前，已經(jīng)有團(tuán)隊通過AI手段在探索科學(xué)問題上取得了重要突破。

10月10日，國際頂級學(xué)術(shù)期刊《Cell》發(fā)表了中山大學(xué)與阿里云合作的科研成果，研究團(tuán)隊利用云計算與AI技術(shù)發(fā)現(xiàn)了180個超群、16萬余種全新RNA病毒，是已知病毒種類的近30倍。

利用AI算法，研究團(tuán)隊在來自全球生物環(huán)境樣本的10487份RNA測序數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了超過51萬條病毒基因組，代表超過16萬個潛在病毒種及180個RNA病毒超群。其中23個超群無法通過序列同源方法識別。通過AI技術(shù)，該研究發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)研究方法未能發(fā)現(xiàn)的病毒“暗物質(zhì)”，探索了病毒學(xué)研究的新路徑。

以Deepmind和OpenAI為首的科技企業(yè)也在加速開拓醫(yī)療市場，他們的入場勢必將加速醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研發(fā)進(jìn)展。

今年早些時候，DeepMind發(fā)布了 AlphaFold 3，該模型以前所未有的精確度成功預(yù)測了所有已知蛋白質(zhì)、DNA、RNA 和配體的結(jié)構(gòu)和相互作用。這一飛躍有望開啟AI細(xì)胞生物學(xué)的新時代。

焦點3：文學(xué)獎是人類未來“最后的堡壘”？

科研的陣地逐漸“失守”，諾貝爾文學(xué)獎是否會是人類“最后的堡壘”？

有人認(rèn)為，文學(xué)的核心在于人類的創(chuàng)造力和個體表達(dá)，AI雖然能夠模仿人類的語言和寫作風(fēng)格，但它缺乏真正的情感體驗和創(chuàng)意過程。知名科幻作家特德姜今年八月發(fā)表了一篇長文，斷言AI不會創(chuàng)造真正的藝術(shù)。

石黑一雄在2017年獲得諾貝爾文學(xué)獎。獲得諾獎4年后，他出版了《克拉拉與太陽》。這部小說講述了一位機(jī)器人克拉拉眼中的世界，從另一個側(cè)面反映了AI時代人類所面臨的問題。

今年年初，日本女作家Rie Kudan用ChatGPT協(xié)助創(chuàng)作的小說一舉拿下了日本頂級文學(xué)獎芥川獎。她在獲獎感言中稱，生成式AI幫助自己釋放了潛力，她將AI視為靈感的來源，是自己創(chuàng)作過程中的伴侶。

從關(guān)于AI的文學(xué)，到AI的文學(xué)，AI已經(jīng)悄悄染指文學(xué)領(lǐng)域了。

寫在最后

未來，AI是否會取代科學(xué)家和文學(xué)家，成為諾獎的主角？

早在2021年，日本科學(xué)家就開啟了Nobel Turing Challenge項目，希望研發(fā)出一款A(yù)I，能夠在2050年之前獨立獲得諾貝爾獎。