日前揭晓的2024年诺贝尔物理学奖，颁给了两位人工智能（AI）先驱，着实让不少人感到意外。

10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德（John J.Hopfield）和英裔加拿大科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey E.Hinton），以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。

两位科学家中，杰弗里·辛顿更为公众所熟知。辛顿因其在深度学习领域的开创性工作，被誉为“AI教父”，并在2018年荣获有“计算机领域的诺贝尔奖”之称的图灵奖。此外，他还因对AI安全性的持续呼吁而备受关注。此次获奖，也让杰弗里·辛顿成为史上首位同时获得图灵奖和诺贝尔物理学奖的科学家。

然而，物理学界的震惊还未平息，诺贝尔化学奖又在一天之后再次将荣誉授予了AI领域。

10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予戴维·贝克（David Baker），以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则共同授予英国伦敦谷歌旗下人工智能公司“深层思维”（DeepMind）的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper），以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。

诺贝尔奖委员会评价称，哈萨比斯和江珀开发了一种名为AlphaFold2的人工智能模型，这种模型解决了一个已有50年历史的难题，能够预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构，并且已被全球200多万人使用。

至此，2024年诺贝尔奖中，科学类的三个奖项：生理学或医学奖、物理学奖、化学奖已全部揭晓，AI领域无疑成为了“最大赢家”。

尤其是“物理学奖花落AI”，出乎了许多人的意料。在奖项揭晓前的各种预测中，几乎从未出现过这两位获奖者的名字。然而，回顾两位科学家的研究成果，人们不难理解其获奖原因。正如诺贝尔奖委员会所评价的：“尽管计算机无法思考，但现在，机器已经可以模仿人的记忆并具备学习等功能。今年的物理学奖得主为实现这一目标作出了贡献。”

今年诺贝尔三大科学奖两项颁给了AI，深刻反映出AI技术作为一股不可忽视的力量，在全球科研舞台上的崛起与影响。

在复旦大学物理学系教授施郁看来，机器学习的重要研究和发展，与物理学有着千丝万缕的关系。一方面，物理学早已突破传统领域，研究的范围更广；另一方面，随着AI工具被广泛使用，越来越多的科研人员也正使用机器学习，继续拓展着物理、化学、生物等研究边界。

中国科学技术大学生命科学学院教授刘海燕表示，AlphaFold2获奖在自己的预期之内，但没想到会来得“这么快、这么早”。

此外，今年的诺奖也引发了科学界对于交叉研究的深入讨论。近年来，诺贝尔物理学奖越来越垂青于那些跨越多个学科领域的交叉研究。从2020年颁给数学家彭罗斯，到2021年颁给研究复杂系统的气象学家真锅淑郎和克劳斯·哈塞尔曼，再到今年的霍普菲尔德和辛顿，这些获奖者无一不是“跨界高人”。

今年的诺贝尔物理学奖和化学奖颁给AI领域的科学家，不仅是对他们卓越贡献的肯定，更是对科学界的一次深刻启示：在未来的科学探索中，技术与学科的交叉融合将成为常态，而AI作为这一融合过程中的核心驱动力之一，将推动科学研究不断突破传统框架，实现更加深远、更加广泛的创新。

推荐阅读：

AI观察｜大模型从“参数战”迈向“价格战”是喜是忧？

AI观察｜通往AGI，这个“中国小孩”另辟蹊径

AI观察｜巨头纷纷入局，“AI PC”时代将至？

AI观察｜GPU持续升级 如何应对算力“贫富差距”

AI观察 | 政府工作报告首提“人工智能+”有何深意？

AI观察 | Groq芯片爆火给我国AI芯片产业发展带来的3个启示