约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿分享2024年诺贝尔物理学奖。

昨天摘得诺贝尔化学奖的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，带领团队开发的“阿尔法折叠2”（AlphaFold 2）人工智能系统，就是“科学智能”研究范式的经典案例。他们将人工智能技术应用于“蛋白质三维结构预测”这一世界难题，让“阿尔法折叠2”的预测准确率基本达到了科研人员的实验测定水平，被美国《科学》杂志评为“2020年十大科学突破”之一。

“AlphaFold对AI的影响远远大于它对蛋白质研究本身的影响。”复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏教授说，因为蛋白质折叠是一个困扰化学界50多年的世界难题，人工智能可以将求解的准确率大幅提升，显示了“科学智能”研究范式的强大。虽然“阿尔法折叠2”和“阿尔法折叠3”并未完全解决蛋白质折叠问题，但它给科学界带来了启示：可以通过数据驱动，将人工智能应用于更多的科研领域，让AI助手破解各种难题。

大卫·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀分享2024年诺贝尔化学奖。

另一位诺贝尔化学奖得主大卫·贝克的贡献是“计算蛋白质设计”，即利用计算机技术设计出新的蛋白质，再通过实验验证这一设计结果。马剑鹏表示，“计算蛋白质设计”与“蛋白质结构预测”紧密关联，我国科技界要高度重视这两个前沿领域，加强布局和投入，持续提高科研团队的研究水平和成果转化效率。在此过程中，还要重视培育企业的“大兵团作战”能力。近年来，“阿尔法折叠2”和ChatGPT等人工智能重大成果大多诞生于企业，体现出在“大兵团作战”方面，企业优于高校、科研院所“小团队”的特点。在领军人物的带领下，企业能集聚更多人才和资源，有望在AI时代取得更大突破。

如果说，诺贝尔化学奖得主为“科学智能”研究范式提供了成功案例，那么，两位诺贝尔物理学奖得主是为这一范式奠定了基础。

林伟告诉记者，人类渴望了解自己的“内部宇宙”，想知道智能是如何产生的，以及如何通过人为的系统设计生成“机器智能”。于是，科学家基于观察测量、分析挖掘等方法，想用可计算的方式建构一个具有智能功能或智慧能力的“生命体”，从而模拟智能生成、解读智能机理。

这种探索偏向于生物神经科学，早在1963年，英国科学家艾伦·霍奇金和安德鲁·赫胥黎就因为提出了描述神经电生理现象的霍奇金-赫胥黎方程，获得诺贝尔生理学或医学奖。这个研究方向关注单个神经元响应刺激的演化规律及其生化机制，随着研究的拓展和计算能力的初步提升，另一些研究智能的科学家关注神经网络，通过开发人工神经网络，研究人类的记忆模式存储机理和记忆联想演化规律。摘得今年诺贝尔物理学奖的约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿，就是在人工神经网络领域作出了贡献。“正是这些科学先贤的执着求索，才在硬件、算法、数据适配之时，迎来了人工神经网络和机器学习的颠覆性进展。”

“诺贝尔物理学奖授予霍普菲尔德，表明AI的基础与统计物理学有很深的渊源，因为霍普菲尔德是统计物理学家。”马剑鹏指出，是他奠定了人工神经网络的基本架构，可见基础研究的重要价值。

林伟感慨道：“AI如今的应用价值，让当年基于人类好奇心的神经元、神经元网络、人工神经网络的机理研究，以及数学物理的动力学探索得到了诺奖的认可。今后，AI技术将在更多领域开花结果，这些成果也会为AI进一步发展提供不竭的动力源。”

上海市科学学研究所《世界科学》编辑部主任游文娟认为，诺贝尔奖此次青睐人工智能，体现了瑞典皇家科学院评审专家的与时俱进，他们不再拘泥于学科界限，对当下科研趋势的判断体现了引领性。我国各个学科领域的科研人员应更积极地探索、应用人工智能，让“科学智能”研究范式培育出更多的创新果实。

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