劃重點(diǎn)
012024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)分別頒給了AI領(lǐng)域的“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域”。
02諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主包括約翰霍普菲爾德和杰弗里辛頓，后者因“使用物理學(xué)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”獲獎(jiǎng)。
03諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予大衛(wèi)貝克、戴米斯哈薩比斯和約翰江珀，以表彰他們?cè)诘鞍踪|(zhì)設(shè)計(jì)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域作出的貢獻(xiàn)。
04專家認(rèn)為，AI在生物學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用有望加速，改變傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)科學(xué)的方式。
05然而，有AI領(lǐng)域?qū)W者認(rèn)為，諾貝爾獎(jiǎng)未來(lái)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)不會(huì)再頒給AI，因?yàn)槠浒l(fā)展已面臨瓶頸期。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
這兩天的諾貝爾獎(jiǎng)?wù)陬嵏矎臉I(yè)者的認(rèn)知。
10月8日，2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了AI領(lǐng)域的“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，10月9日，化學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了“蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域”，一半獎(jiǎng)項(xiàng)屬于谷歌旗下的AI團(tuán)隊(duì)DeepMind。
“物理學(xué)不存在了。”物理學(xué)獎(jiǎng)揭曉后，不少圈內(nèi)人士都轉(zhuǎn)發(fā)了出自《三體》的這一名句，表達(dá)自己的意外。在獎(jiǎng)項(xiàng)發(fā)布之前，一位博主表示，自己在全網(wǎng)看了這么多預(yù)測(cè)，以及周圍里里外外一圈物理人，“就沒(méi)一個(gè)預(yù)測(cè)對(duì)的”。
在物理學(xué)獎(jiǎng)之后，諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，似乎顯得順理成章了。“如果說(shuō)諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了機(jī)器學(xué)習(xí)讓人眼前一黑，但諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給AI用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)，就是眼前一亮了。”冷哲是華大基因旗下科普教育平臺(tái)愛(ài)博物聯(lián)合創(chuàng)始人、科普作家，他的感受是，DeepMind的AlphaFold揭開(kāi)了生命科學(xué)領(lǐng)域飛躍的一個(gè)序幕，獲諾貝爾獎(jiǎng)是實(shí)至名歸。
這一屆諾貝爾獎(jiǎng)，由于AI的存在引起了不少的爭(zhēng)議和討論。為什么是AI？“時(shí)代的主流就是AI，出場(chǎng)率高也正常。”華南理工大學(xué)物理系姚堯教授對(duì)第一財(cái)經(jīng)表示。知乎答主@卜寒兮是計(jì)算機(jī)視覺(jué)博士，他認(rèn)為，這已經(jīng)超出了學(xué)科討論的范疇，一個(gè)已成的事實(shí)是AI 已經(jīng)幾乎滲透到越來(lái)越多的學(xué)科，而且產(chǎn)生了不可忽視的影響。
“如果非要回答為什么 Hinton（辛頓）能獲得2024年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)？那我只能說(shuō)現(xiàn)在 AI 的影響力太大了。”@卜寒兮說(shuō)。
AI成諾貝爾獎(jiǎng)最大贏家？
今年物理學(xué)諾貝爾獎(jiǎng)引發(fā)的爭(zhēng)議最多。
據(jù)諾貝爾獎(jiǎng)官方，約翰霍普菲爾德（John J. Hopfield）與杰弗里辛頓（Geoffrey E. Hinton）因“使用物理學(xué)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”獲獎(jiǎng)。值得注意的是，辛頓被稱為“AI教父”，也是2018年圖靈獎(jiǎng)得主，不過(guò)他此前的學(xué)術(shù)經(jīng)歷并不包括物理學(xué)，而是聚焦人工智能。
諾貝爾獎(jiǎng)官方解釋，今年的兩位諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主利用物理學(xué)工具開(kāi)發(fā)了今天強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)方法，“基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)目前正在徹底改變科學(xué)、工程和日常生活，例如開(kāi)發(fā)具有特定屬性的新材料”。
一位畢業(yè)于北大物理學(xué)院的博士表示，自己朋友圈里有相當(dāng)一部分人都是學(xué)物理的，據(jù)他觀察，往年諾貝爾獎(jiǎng)公布后，大部分人頂多就是動(dòng)動(dòng)手指轉(zhuǎn)發(fā)，但今年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)大家基本都會(huì)評(píng)論（負(fù)面評(píng)論居多），是近些年來(lái)討論度最高的，“物理學(xué)獎(jiǎng)給了搞人工智能的，所有物理學(xué)子領(lǐng)域的人都不干了”。
“真的很意外，學(xué)物理和學(xué)計(jì)算機(jī)的人都沉默了。”一位認(rèn)證為中國(guó)科學(xué)院大學(xué)工學(xué)博士的博主表示，“怎么看都覺(jué)得官方的理由有點(diǎn)牽強(qiáng)”，大家所理解的“物理”都較傳統(tǒng)，在獎(jiǎng)沒(méi)出來(lái)前，都覺(jué)得今年的物理學(xué)獎(jiǎng)應(yīng)該是自旋電子、反�；魻栃�(yīng)、拓?fù)浣^緣體等等當(dāng)中的一個(gè)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好像不是大家所理解的“物理”。
在物理學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)給了AI之后，冷哲就預(yù)測(cè)，“化學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)給AlphaFold也不算突兀了”，如果機(jī)器學(xué)習(xí)在物理學(xué)層面屬于錦上添花的幫助的話，在生物領(lǐng)域，尤其是蛋白質(zhì)領(lǐng)域，AI就是“雪中送炭”了，或者可以用顛覆性的成果來(lái)評(píng)價(jià)。
10月9日公布的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，被授予大衛(wèi)貝克（David Baker）、戴米斯哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰江珀（John M.Jumper），以表彰他們?cè)诘鞍踪|(zhì)設(shè)計(jì)和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域作出的貢獻(xiàn)。哈薩比斯是谷歌旗下AI團(tuán)隊(duì) DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，江珀也是DeepMind成員，他們開(kāi)發(fā)了模型AlphaFold，用以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。
對(duì)于AlphaFold的劃時(shí)代意義，冷哲解釋，AlphaFold的出現(xiàn)扭轉(zhuǎn)了大家對(duì)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)不可預(yù)測(cè)的一個(gè)刻板印象，甚至當(dāng)時(shí)一度傳出來(lái)結(jié)構(gòu)生物學(xué)從業(yè)者要失業(yè)的評(píng)價(jià)。而這只是一個(gè)簡(jiǎn)單的開(kāi)端，當(dāng)看到有學(xué)者嘗試用AlphaFold2來(lái)逆向設(shè)計(jì)工程蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的時(shí)候，“忽然覺(jué)得，生物工程，或者叫蛋白質(zhì)工程學(xué)的春天終于到來(lái)了。”
現(xiàn)在的蛋白質(zhì)工程學(xué)從“discovery”走到了“design”的階段，也就是說(shuō)，行業(yè)可以運(yùn)用AI去設(shè)計(jì)一個(gè)耐高溫、耐低溫、發(fā)各種顏色的光，或者去靶向各種癌細(xì)胞，去治療人類的各種疾玻“雖然現(xiàn)在能做的還不多，但這是0和1的本質(zhì)上的區(qū)別。”冷哲認(rèn)為，未來(lái)AI for Science，已經(jīng)是不可阻擋的趨勢(shì)了。
不過(guò)，雖然蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)有其行業(yè)意義，但畢竟出現(xiàn)還不久，拿諾貝爾這樣等級(jí)的獎(jiǎng)在從業(yè)者眼里仍然有些意外。
科普賬號(hào)biokiwi負(fù)責(zé)人吳海旭也是遺傳學(xué)專業(yè)的博士，他一開(kāi)始就認(rèn)為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)大概率能獲獎(jiǎng)，但他同時(shí)也會(huì)覺(jué)得這個(gè)獲獎(jiǎng)的時(shí)機(jī)稍微有些早。
“按照預(yù)測(cè)的邏輯，一般會(huì)查諾獎(jiǎng)風(fēng)向標(biāo)拉斯克獎(jiǎng)，他們也獲獎(jiǎng)了，而從實(shí)際意義上，這一研究解決了結(jié)構(gòu)生物學(xué)一直卡脖子的問(wèn)題，獲獎(jiǎng)也有其道理。”但吳海旭表示，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)開(kāi)始普遍應(yīng)用也就三年前，這一點(diǎn)其實(shí)和以往大部分諾貝爾獎(jiǎng)的風(fēng)格不太一樣。因?yàn)橹Z貝爾獎(jiǎng)更多是考慮機(jī)制上有重大突破，研究成果成熟，且成果實(shí)實(shí)在在地給造福了人類的。而這一點(diǎn)上AI預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)，可以說(shuō)突破巨大，但應(yīng)用還沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)，畢竟生物藥物的研發(fā)周期很長(zhǎng)。
一名西北農(nóng)林科技大學(xué)生物學(xué)研究人員也告訴記者，此次諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)有些出乎他的意料，一方面，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)已經(jīng)頒給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，AlphaFold基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)，如此未免太偏愛(ài)AI。另一方面，這次諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)雖然實(shí)至名歸，但AlphaFold問(wèn)世才3年，顯得“稍早”。諾獎(jiǎng)在與生物有關(guān)的領(lǐng)域向來(lái)偏向?qū)嶒?yàn)科學(xué)，如今頒給計(jì)算生物學(xué)領(lǐng)域，還是AI領(lǐng)域，顯示向AI時(shí)代、虛擬化轉(zhuǎn)型的想法，可能算力、算法未來(lái)會(huì)更多出現(xiàn)在諾獎(jiǎng)中。
”在生物學(xué)領(lǐng)域，有些人認(rèn)為做實(shí)驗(yàn)的方式更好，做計(jì)算、AI則是‘取巧’。“另有生物學(xué)研究者告訴記者。
知乎答主@博麗靈夢(mèng)本科畢業(yè)于北京大學(xué)，目前從事化學(xué)相關(guān)方向，對(duì)于AlphaFold獲獎(jiǎng)，她對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示，“其實(shí)不太驚訝，只是感覺(jué)對(duì)于諾獎(jiǎng)的節(jié)奏而言似乎有點(diǎn)太早了，肯定有一些所謂的傳統(tǒng)物理/化學(xué)領(lǐng)域的工作者會(huì)有點(diǎn)心情復(fù)雜。”
為什么今年諾貝爾獎(jiǎng)格外關(guān)注AI？圈內(nèi)有一些非正式的傳言玩笑稱，諾貝爾基金會(huì)需要通過(guò)理財(cái)來(lái)發(fā)每年的獎(jiǎng)金，基金會(huì)或許重倉(cāng)了AI相關(guān)股票。@博麗靈夢(mèng)也聽(tīng)聞了這一調(diào)侃，不過(guò)在她看來(lái)，一個(gè)合理得多的推斷是，諾獎(jiǎng)基金會(huì)也某種程度上有引領(lǐng)科學(xué)方向的責(zé)任，所以在這個(gè)AI的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上集中發(fā)獎(jiǎng)，也無(wú)可非議。
物理學(xué)邊界正在擴(kuò)張
在大部分人看不懂這次諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給AI時(shí)，也有一小部分人認(rèn)同并支持這一頒獎(jiǎng)結(jié)果。
“誰(shuí)來(lái)定義物理？顯然不應(yīng)該由躺在一個(gè)舊領(lǐng)域刷論文KPI的人。”作為物理系教授，姚堯撰文表示，諾獎(jiǎng)的初衷還是要這項(xiàng)科學(xué)成果服務(wù)于人類的，而不是服務(wù)于出版商和學(xué)術(shù)利益集團(tuán)。如果舊領(lǐng)域確實(shí)已經(jīng)不足以產(chǎn)生比肩前輩的對(duì)人類有影響力的應(yīng)用成果，那就是時(shí)候擴(kuò)大這個(gè)學(xué)科的內(nèi)涵了。
“今天的獎(jiǎng)是最近讓我最暢快的事了，有一種整個(gè)暮氣沉沉的領(lǐng)域突然活過(guò)來(lái)的爽感。”姚堯在頒獎(jiǎng)當(dāng)天發(fā)文表示。
對(duì)于物理獎(jiǎng)?lì)C給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合理性，姚堯?qū)τ浾呓忉尩�，啟發(fā)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)是沿著玻爾茲曼的統(tǒng)計(jì)物理思想一路發(fā)展起來(lái)的，它的發(fā)展已有近兩百年的歷史，是屬于傳統(tǒng)物理的研究?jī)?nèi)容，只是拓展到了新的研究?jī)?nèi)涵。
“當(dāng)然，由于統(tǒng)計(jì)物理長(zhǎng)期在整個(gè)物理學(xué)中的從業(yè)人數(shù)過(guò)少，大多數(shù)的從業(yè)者并不熟悉這個(gè)方面的進(jìn)展，所以才產(chǎn)生了這些疑問(wèn)。”姚堯說(shuō)。
香港科技大學(xué)（廣州）助理教授謝澤柯在知乎撰文解釋，此次諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)產(chǎn)生爭(zhēng)議背后，大多數(shù)做物理的人不做統(tǒng)計(jì)物理，大多數(shù)做AI的人也沒(méi)碰過(guò)理論機(jī)器學(xué)習(xí)。統(tǒng)計(jì)物理和理論機(jī)器學(xué)習(xí)在物理和AI圈子里都是少數(shù)派，而此次諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)恰是統(tǒng)計(jì)物理、理論機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉。
“經(jīng)歷過(guò)本科物理、博士深度學(xué)習(xí)理論、成為AI方向博士生導(dǎo)師這條少數(shù)人走的路，我可能是少數(shù)覺(jué)得今年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C得理直氣壯、理所應(yīng)當(dāng)?shù)摹?rdquo;謝澤柯表示。洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院物理學(xué)博士梁師翎也撰文稱“我們搞統(tǒng)計(jì)物理的‘開(kāi)香檳’了。”
物理和生物領(lǐng)域一些研究者認(rèn)可此次諾獎(jiǎng)評(píng)選結(jié)果，認(rèn)為諸如物理學(xué)這種基礎(chǔ)學(xué)科正在擴(kuò)展自身邊界，機(jī)器學(xué)習(xí)已被納入研究范疇或已對(duì)該領(lǐng)域研究工作產(chǎn)生影響。
梁師翎告訴記者，機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展最初很大程度上受物理啟發(fā)，兩位諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主中，約翰是物理學(xué)家，他基于物理學(xué)里的模型構(gòu)建可以”學(xué)習(xí)和記憶“的系統(tǒng)，辛頓的工作也與物理有很深的聯(lián)系。從物理角度出發(fā)研究機(jī)器學(xué)習(xí)，是把“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”當(dāng)作一個(gè)客觀對(duì)象去其理解工作原理并闡釋為何有效。三年前的物理諾獎(jiǎng)得主Giorgio Parisi就是做統(tǒng)計(jì)物理，并大力發(fā)展了對(duì)“spin glass”（自旋玻璃）領(lǐng)域的研究。這個(gè)學(xué)派現(xiàn)在有很多人轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)研究，通過(guò)spin glass的方法論研究機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程。
“物理方式處理機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)正在崛起的領(lǐng)域，特別是統(tǒng)計(jì)物理。統(tǒng)計(jì)物理涵蓋面比很多人理解的廣很多。從細(xì)胞層面的性質(zhì)到宏觀鳥(niǎo)群/魚(yú)群的運(yùn)動(dòng)、交通網(wǎng)絡(luò)阻塞等都是統(tǒng)計(jì)物理研究范疇，研究機(jī)器學(xué)習(xí)也不奇怪。” 梁師翎表示，實(shí)際上，很多新興學(xué)科早期發(fā)展都由物理學(xué)推動(dòng)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)科學(xué)乃至量化金融，物理學(xué)的邊界不斷擴(kuò)張。
“一方面AI拿獎(jiǎng)名副其實(shí)，另一方面也是諾獎(jiǎng)委員會(huì)不愿意錯(cuò)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種新學(xué)科崛起的浪潮。”謝澤柯告訴記者。
理論物理博士劉易安則告訴記者，就基礎(chǔ)學(xué)科而言，AI并沒(méi)有給出新的突破性理論，每年有好幾千篇甚至更多關(guān)于AI在物理學(xué)中應(yīng)用的文章發(fā)表，但真正突破現(xiàn)有物理學(xué)框架的，AI還沒(méi)有做到。從這個(gè)角度看，這次諾獎(jiǎng)很大程度上是一種鼓勵(lì)。
“諾獎(jiǎng)委員會(huì)可能認(rèn)為未來(lái)AI進(jìn)入基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域是大勢(shì)所趨，通過(guò)AI可能有新的物理（發(fā)現(xiàn)）出來(lái)。AI作為新工具，可能改變?nèi)藗兯伎嫉姆绞剑⒉痪窒抻谖锢韺W(xué)本身。AI更是一個(gè)交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、物理、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域，諾獎(jiǎng)未來(lái)也可能偏向頒發(fā)給這種交叉學(xué)科。”劉易安稱。
AI終于成為科學(xué)了
就諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給AI領(lǐng)域的科學(xué)家，一些化學(xué)或生物領(lǐng)域的研究者也認(rèn)為有合理性。
就科學(xué)家利用AI技術(shù)，基于AlphaFold在蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)獲得諾獎(jiǎng)，西北農(nóng)林科技大學(xué)生物學(xué)研究人員告訴記者，AlphaFold本身的首創(chuàng)、影響力、高應(yīng)用價(jià)值符合諾獎(jiǎng)的頒獎(jiǎng)規(guī)范。AlphaFold的核心價(jià)值在于為生物學(xué)的研究者提供蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)生物學(xué)基礎(chǔ)，曾需專業(yè)結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究人員花費(fèi)數(shù)月乃至數(shù)年的工作，可由非結(jié)構(gòu)生物學(xué)專家完成，帶來(lái)蛋白質(zhì)化學(xué)和生物化學(xué)領(lǐng)域的革命。
中科院生物學(xué)博士劉耀文告訴記者，AI工具在生物或化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，目前主要是在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、藥物研發(fā)和多組學(xué)等生物學(xué)領(lǐng)域，尤其是在藥物研發(fā)領(lǐng)域，用AI來(lái)尋找、設(shè)計(jì)藥物已較多見(jiàn)。例如，預(yù)測(cè)出基因后再去做實(shí)驗(yàn)檢測(cè)，往往有10%~20%的預(yù)測(cè)是正確的，這已經(jīng)是很高比例了。
“這次AI獲獎(jiǎng)對(duì)于很多傳統(tǒng)做生物的研究者而言，或許是一點(diǎn)提醒或提示。很多生物科學(xué)家認(rèn)為生物是一門實(shí)驗(yàn)性學(xué)科，抗拒計(jì)算機(jī)等技術(shù)，包括生物信息學(xué)已經(jīng)發(fā)展很久，不少人仍覺(jué)得這個(gè)領(lǐng)域只是小工具。希望生物學(xué)者們能更認(rèn)真審視以AI為代表的技術(shù)在生物學(xué)中的意義。時(shí)代不一樣了，要做出改變。”劉耀文表示，此次諾獎(jiǎng)結(jié)果也意味著生物學(xué)發(fā)展可能加速，畢竟以往生物學(xué)實(shí)驗(yàn)太耗時(shí)耗力，且穩(wěn)定性也是個(gè)很大的問(wèn)題。
諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了看上去不太像傳統(tǒng)物理和化學(xué)領(lǐng)域的AI學(xué)者，一些AI領(lǐng)域?qū)W者則受到鼓舞。
“人工智能終于不是技術(shù)，而是科學(xué)了。”諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主揭曉后，一名人工智能學(xué)者在朋友圈評(píng)論道。一些AI學(xué)者則認(rèn)為，此次諾獎(jiǎng)評(píng)選背后，AI開(kāi)始對(duì)各領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
“人工智能的深遠(yuǎn)影響才剛剛開(kāi)始。”“AI教母”李飛飛稱。Meta首席AI科學(xué)家楊立昆表示，Rosetta、AlphaFold和其他由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的努力的影響已非常巨大，且有望在未來(lái)產(chǎn)生更大的影響。
“AI這次諾貝爾獎(jiǎng)贏麻了。”AI在讀博士、知乎博主@平凡表示，他同時(shí)表示，諾貝爾獎(jiǎng)未來(lái)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)不會(huì)再頒給AI了。他認(rèn)為，AI這些年能火爆到如此程度，無(wú)非是深度學(xué)習(xí)效果實(shí)在太驚艷了，如AlphaFold直接預(yù)測(cè)出2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，這種效率是人類拍馬也趕不上的。但AI的問(wèn)題在于非常依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，而數(shù)據(jù)的積累是循序漸進(jìn)的。
在上述博主看來(lái)，AI已經(jīng)發(fā)展到了瓶頸期，他對(duì)記者解釋，雖然說(shuō)現(xiàn)在行業(yè)還在飛快進(jìn)化，但是速度會(huì)放緩，因?yàn)樗夭囊淮涡杂玫貌畈欢嗔�，除非找到新的更好的養(yǎng)分，“未來(lái)估計(jì)只有AGI才有資格再拿諾貝爾獎(jiǎng)。”
(本文來(lái)自第一財(cái)經(jīng))
