新聞分析｜人工智能何以成為今年諾獎“大贏(yíng)家”
更新時(shí)間：2024/10/11 15:53:19 來(lái)源：新華社
新聞中心首頁(yè)
2024年諾貝爾三大科學(xué)獎項中，兩大獎項與人工智能研究相關(guān)，先是物理學(xué)獎頒給了曾獲圖靈獎的機器學(xué)習先驅?zhuān)o接著(zhù)化學(xué)獎也將一半頒給了“程序員”。
不僅諾獎得主在接到獲獎電話(huà)時(shí)表示大感意外，就連諾貝爾獎官方也就此發(fā)起兩起投票，強調人工智能與基礎科學(xué)的互動(dòng)。一則是：你知道機器學(xué)習的模型是基于物理方程的嗎? 另一則是：你知道人工智能被用來(lái)研究蛋白質(zhì)的結構嗎?
不少人疑惑，人工智能這一近年來(lái)才頻頻進(jìn)入公眾視野的技術(shù)熱詞，何以俘獲諾貝爾評獎委員會(huì )的“芳心”，并一舉成為本年度科學(xué)獎項的“大贏(yíng)家”？
助力解決傳統科學(xué)方法難以應對的問(wèn)題
諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎獲獎成果不僅是基礎科學(xué)的突破性進(jìn)步，更顯示出人工智能已成為推動(dòng)基礎科學(xué)的重要工具。利用這一技術(shù)，科學(xué)家得以基于此前研究構建新型模型，得以處理海量數據，更新傳統的方法，得以加速研究，推動(dòng)多領(lǐng)域基礎科學(xué)實(shí)現新的進(jìn)展。
得益于今年諾貝爾化學(xué)獎得主——谷歌旗下“深層思維”公司的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀在前人研究基礎上設計的人工智能模型“阿爾法折疊”，人們現在已可以預測出自然界幾乎所有蛋白質(zhì)的三維結構。
另一名對計算蛋白質(zhì)設計作出突出貢獻的獲獎?wù)�、美國華盛頓大學(xué)西雅圖分校的戴維·貝克在談到人工智能技術(shù)時(shí)指出，蛋白質(zhì)結構預測真正凸顯了人工智能的力量，使人們得以將人工智能方法應用于蛋白質(zhì)設計，大大提高了設計的能力和準確性。
人工智能正幫助科研人員解決傳統科學(xué)方法難以應對的問(wèn)題。曾作為“阿爾法折疊”早期測試人員的英國倫敦國王學(xué)院分子生物物理學(xué)教授麗夫卡·艾薩克森說(shuō)：“我們傳統上采用費力的實(shí)驗方法來(lái)分析蛋白質(zhì)形狀，這可能需要數年時(shí)間。這些已解析的結構被用于訓練‘阿爾法折疊’。得益于這項技術(shù)，我們能夠更好地跳過(guò)這一步，更深入地探究蛋白質(zhì)的功能和動(dòng)態(tài)，提出不同的問(wèn)題，并有可能開(kāi)辟全新的研究領(lǐng)域�！�
基礎科學(xué)與人工智能“碰撞”產(chǎn)生巨大能量
本年度兩大科學(xué)獎項不僅是對獲獎?wù)吆退麄兂删偷目隙�，更向人們展示出基礎科學(xué)的深刻洞見(jiàn)與計算機科學(xué)創(chuàng )新“碰撞”可以產(chǎn)生的巨大能量。
2024年諾貝爾物理學(xué)獎獲得者約翰·霍普菲爾德和杰弗里·欣頓是兩名機器學(xué)習領(lǐng)域的元老級人物。他們使用物理學(xué)工具，設計了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，為當今強大的機器學(xué)習技術(shù)奠定了基礎。與此同時(shí)，相關(guān)技術(shù)已被用于推動(dòng)多個(gè)領(lǐng)域的研究。
“正是物理學(xué)原理為兩名科學(xué)家提供了思路，而另一方面，研究成果又被用于推動(dòng)多個(gè)領(lǐng)域的研究，不僅包括粒子物理、材料科學(xué)和天體物理等物理學(xué)研究，也包括計算機科學(xué)等其他領(lǐng)域的研究�！敝Z貝爾物理學(xué)委員會(huì )秘書(shū)烏爾夫·丹尼爾松在接受新華社記者采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)。
在談到諾貝爾化學(xué)獎成果時(shí)，歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗室副主任兼歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗室－歐洲生物技術(shù)研究所主任埃旺·伯尼強調，這一人工智能工具建立在數十年的實(shí)驗工作之上，得益于分子生物學(xué)界內部在全球范圍內公開(kāi)共享數據的文化。
改變科研范式推動(dòng)突破學(xué)術(shù)邊界
人工智能技術(shù)俘獲諾貝爾評獎委員會(huì )的“芳心”更反映出人工智能與多學(xué)科融合，推動(dòng)科學(xué)研究突破邊界這一重要的探索趨勢。
諾貝爾化學(xué)委員會(huì )評委鄒曉冬表示，技術(shù)與基礎科學(xué)的交叉融合未來(lái)將成為常態(tài)，而人工智能技術(shù)作為這一融合過(guò)程中的核心驅動(dòng)力之一，將推動(dòng)科學(xué)研究不斷突破傳統框架，實(shí)現更加深遠、更加廣泛的創(chuàng )新。
另一方面，人工智能的快速發(fā)展也引發(fā)人們對未來(lái)的擔憂(yōu)。諾貝爾物理學(xué)委員會(huì )主席埃倫·穆恩斯說(shuō)，人類(lèi)有責任以安全且道德的方式使用這項新技術(shù)。諾獎得主欣頓在接受電話(huà)連線(xiàn)時(shí)也表示，相關(guān)技術(shù)將對社會(huì )產(chǎn)生巨大影響，但也必須警惕技術(shù)可能構成的威脅。
毋庸置疑的是，傳統科學(xué)研究的范式正在轉換。從問(wèn)題出發(fā)，通過(guò)人工智能技術(shù)尋求解決方案，這不僅將在生物、化學(xué)和物理等領(lǐng)域中發(fā)揮革命性作用，更將推動(dòng)眾多不同學(xué)科的融合，推動(dòng)科學(xué)研究突破邊界，并對人類(lèi)未來(lái)產(chǎn)生深遠影響。
英國研究與創(chuàng )新署工程與物理科學(xué)研究委員會(huì )執行主席、牛津大學(xué)結構生物信息學(xué)教授夏洛特·迪恩表示，能在當今從事科學(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，因為人工智能不僅開(kāi)始解決真正困難的問(wèn)題，而且還改變了我們從事科學(xué)研究的方式。
正如伯尼所說(shuō)，“大數據與人工智能和技術(shù)發(fā)展的潛力是無(wú)限的——而這，只是一個(gè)開(kāi)始”。
記者郭爽
 |
 |
 |
 |
焦作網(wǎng)免責聲明： | |||||||
|
||||||||
2024年諾貝爾三大科學(xué)獎項中，兩大獎項與人工智能研究相關(guān)，先是物理學(xué)獎頒給了曾獲圖靈獎的機器學(xué)習先驅?zhuān)o接著(zhù)化學(xué)獎也將一半頒給了“程序員”。
不僅諾獎得主在接到獲獎電話(huà)時(shí)表示大感意外，就連諾貝爾獎官方也就此發(fā)起兩起投票，強調人工智能與基礎科學(xué)的互動(dòng)。一則是：你知道機器學(xué)習的模型是基于物理方程的嗎? 另一則是：你知道人工智能被用來(lái)研究蛋白質(zhì)的結構嗎?
不少人疑惑，人工智能這一近年來(lái)才頻頻進(jìn)入公眾視野的技術(shù)熱詞，何以俘獲諾貝爾評獎委員會(huì )的“芳心”，并一舉成為本年度科學(xué)獎項的“大贏(yíng)家”？
助力解決傳統科學(xué)方法難以應對的問(wèn)題
諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎獲獎成果不僅是基礎科學(xué)的突破性進(jìn)步，更顯示出人工智能已成為推動(dòng)基礎科學(xué)的重要工具。利用這一技術(shù)，科學(xué)家得以基于此前研究構建新型模型，得以處理海量數據，更新傳統的方法，得以加速研究，推動(dòng)多領(lǐng)域基礎科學(xué)實(shí)現新的進(jìn)展。
得益于今年諾貝爾化學(xué)獎得主——谷歌旗下“深層思維”公司的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀在前人研究基礎上設計的人工智能模型“阿爾法折疊”，人們現在已可以預測出自然界幾乎所有蛋白質(zhì)的三維結構。
另一名對計算蛋白質(zhì)設計作出突出貢獻的獲獎?wù)�、美國華盛頓大學(xué)西雅圖分校的戴維·貝克在談到人工智能技術(shù)時(shí)指出，蛋白質(zhì)結構預測真正凸顯了人工智能的力量，使人們得以將人工智能方法應用于蛋白質(zhì)設計，大大提高了設計的能力和準確性。
人工智能正幫助科研人員解決傳統科學(xué)方法難以應對的問(wèn)題。曾作為“阿爾法折疊”早期測試人員的英國倫敦國王學(xué)院分子生物物理學(xué)教授麗夫卡·艾薩克森說(shuō)：“我們傳統上采用費力的實(shí)驗方法來(lái)分析蛋白質(zhì)形狀，這可能需要數年時(shí)間。這些已解析的結構被用于訓練‘阿爾法折疊’。得益于這項技術(shù)，我們能夠更好地跳過(guò)這一步，更深入地探究蛋白質(zhì)的功能和動(dòng)態(tài)，提出不同的問(wèn)題，并有可能開(kāi)辟全新的研究領(lǐng)域�！�
基礎科學(xué)與人工智能“碰撞”產(chǎn)生巨大能量
本年度兩大科學(xué)獎項不僅是對獲獎?wù)吆退麄兂删偷目隙�，更向人們展示出基礎科學(xué)的深刻洞見(jiàn)與計算機科學(xué)創(chuàng )新“碰撞”可以產(chǎn)生的巨大能量。
2024年諾貝爾物理學(xué)獎獲得者約翰·霍普菲爾德和杰弗里·欣頓是兩名機器學(xué)習領(lǐng)域的元老級人物。他們使用物理學(xué)工具，設計了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，為當今強大的機器學(xué)習技術(shù)奠定了基礎。與此同時(shí)，相關(guān)技術(shù)已被用于推動(dòng)多個(gè)領(lǐng)域的研究。
“正是物理學(xué)原理為兩名科學(xué)家提供了思路，而另一方面，研究成果又被用于推動(dòng)多個(gè)領(lǐng)域的研究，不僅包括粒子物理、材料科學(xué)和天體物理等物理學(xué)研究，也包括計算機科學(xué)等其他領(lǐng)域的研究�！敝Z貝爾物理學(xué)委員會(huì )秘書(shū)烏爾夫·丹尼爾松在接受新華社記者采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)。
在談到諾貝爾化學(xué)獎成果時(shí)，歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗室副主任兼歐洲分子生物學(xué)實(shí)驗室－歐洲生物技術(shù)研究所主任埃旺·伯尼強調，這一人工智能工具建立在數十年的實(shí)驗工作之上，得益于分子生物學(xué)界內部在全球范圍內公開(kāi)共享數據的文化。
改變科研范式推動(dòng)突破學(xué)術(shù)邊界
人工智能技術(shù)俘獲諾貝爾評獎委員會(huì )的“芳心”更反映出人工智能與多學(xué)科融合，推動(dòng)科學(xué)研究突破邊界這一重要的探索趨勢。
諾貝爾化學(xué)委員會(huì )評委鄒曉冬表示，技術(shù)與基礎科學(xué)的交叉融合未來(lái)將成為常態(tài)，而人工智能技術(shù)作為這一融合過(guò)程中的核心驅動(dòng)力之一，將推動(dòng)科學(xué)研究不斷突破傳統框架，實(shí)現更加深遠、更加廣泛的創(chuàng )新。
另一方面，人工智能的快速發(fā)展也引發(fā)人們對未來(lái)的擔憂(yōu)。諾貝爾物理學(xué)委員會(huì )主席埃倫·穆恩斯說(shuō)，人類(lèi)有責任以安全且道德的方式使用這項新技術(shù)。諾獎得主欣頓在接受電話(huà)連線(xiàn)時(shí)也表示，相關(guān)技術(shù)將對社會(huì )產(chǎn)生巨大影響，但也必須警惕技術(shù)可能構成的威脅。
毋庸置疑的是，傳統科學(xué)研究的范式正在轉換。從問(wèn)題出發(fā)，通過(guò)人工智能技術(shù)尋求解決方案，這不僅將在生物、化學(xué)和物理等領(lǐng)域中發(fā)揮革命性作用，更將推動(dòng)眾多不同學(xué)科的融合，推動(dòng)科學(xué)研究突破邊界，并對人類(lèi)未來(lái)產(chǎn)生深遠影響。
英國研究與創(chuàng )新署工程與物理科學(xué)研究委員會(huì )執行主席、牛津大學(xué)結構生物信息學(xué)教授夏洛特·迪恩表示，能在當今從事科學(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，因為人工智能不僅開(kāi)始解決真正困難的問(wèn)題，而且還改變了我們從事科學(xué)研究的方式。
正如伯尼所說(shuō)，“大數據與人工智能和技術(shù)發(fā)展的潛力是無(wú)限的——而這，只是一個(gè)開(kāi)始”。
記者郭爽
 |
|
||||
|
焦作網(wǎng)免責聲明： | |||||||
|
||||||||
|
|
