2024年諾貝爾化學獎揭曉後，網上開始流傳一個預測：諾貝爾文學獎將授予ChatGPT。之所以出現這個帶調侃的預測，是因為今年諾貝爾物理學獎、化學獎都授予了人工智慧領域的科學家，令很多人直呼「沒想到」。
今年諾貝爾獎為何青睞人工智慧？對我國科研人員有何啟示？解放日報·上觀新聞記者採訪了復旦大學和上海市科學學研究所的三位專家。
「科學智能」成為典型範式
「今年諾貝爾獎的AI元素很多，充分反映出瑞典皇家科學院評審專家希望主動擁抱AI時代的工作邏輯。」復旦大學智能複雜體系實驗室主任、上海數學中心谷超豪研究所長聘教授林偉說，「過去10年，我們親身經歷了科學研究範式巨大的、顛覆性變革，人工智慧和大數據在賦能千行百業的過程中，也在賦能科學前沿。」
他進一步分析說，在現代科學研究的早期階段，人類遙望星空，希望了解天體系統的運動規律，基於觀察測量和分析挖掘，構建了經典力學體系以及支撐這個體系的現代數學、物理方法。這些體系和方法的背後，是一種在一定規模系統內追求「看得清、測得准、推得全、算得精」的科研範式。
隨著大數據、人工智慧的興起，科學界正在突破傳統的實驗、理論、計算研究範式，利用新一代信息技術，開展面向超大規模、動態複雜系統的「清、准、全、精」一體化集成、聯動和計算，形成了當今科技創新的典型範式——AI forScience （科學智能）和 AI for Social Science（社會科學智能）。
所謂AI for Science，是指利用人工智慧的技術和方法，學習、模擬、預測和優化自然界的各種現象和規律，從而推動科學發現和科技創新。它不僅能幫助科學家解決已有的問題，還能幫助科學家發現新的問題和方向。AI for Social Science是將這種科研範式應用於社會科學領域。
約翰·霍普菲爾德和傑弗里·辛頓分享2024年諾貝爾物理學獎。
用AI助手破解科學難題
昨天摘得諾貝爾化學獎的德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，帶領團隊開發的「阿爾法摺疊2」（AlphaFold 2）人工智慧系統，就是「科學智能」研究範式的經典案例。他們將人工智慧技術應用於「蛋白質三維結構預測」這一世界難題，讓「阿爾法摺疊2」的預測準確率基本達到了科研人員的實驗測定水平，被美國《科學》雜誌評為「2020年十大科學突破」之一。
「AlphaFold對AI的影響遠遠大於它對蛋白質研究本身的影響。」復旦大學複雜體系多尺度研究院院長馬劍鵬教授說，因為蛋白質摺疊是一個困擾化學界50多年的世界難題，人工智慧可以將求解的準確率大幅提升，顯示了「科學智能」研究範式的強大。雖然「阿爾法摺疊2」和「阿爾法摺疊3」並未完全解決蛋白質摺疊問題，但它給科學界帶來了啟示：可以通過數據驅動，將人工智慧應用於更多的科研領域，讓AI助手破解各種難題。
大衛·貝克、德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀分享2024年諾貝爾化學獎。
另一位諾貝爾化學獎得主大衛·貝克的貢獻是「計算蛋白質設計」，即利用計算機技術設計出新的蛋白質，再通過實驗驗證這一設計結果。馬劍鵬表示，「計算蛋白質設計」與「蛋白質結構預測」緊密關聯，我國科技界要高度重視這兩個前沿領域，加強布局和投入，持續提高科研團隊的研究水平和成果轉化效率。在此過程中，還要重視培育企業的「大兵團作戰」能力。近年來，「阿爾法摺疊2」和ChatGPT等人工智慧重大成果大多誕生於企業，體現出在「大兵團作戰」方面，企業優於高校、科研院所「小團隊」的特點。在領軍人物的帶領下，企業能集聚更多人才和資源，有望在AI時代取得更大突破。
凸顯基礎研究的重要價值
如果說，諾貝爾化學獎得主為「科學智能」研究範式提供了成功案例，那麼，兩位諾貝爾物理學獎得主是為這一範式奠定了基礎。
林偉告訴記者，人類渴望了解自己的「內部宇宙」，想知道智能是如何產生的，以及如何通過人為的系統設計生成「機器智能」。於是，科學家基於觀察測量、分析挖掘等方法，想用可計算的方式建構一個具有智能功能或智慧能力的「生命體」，從而模擬智能生成、解讀智能機理。
這種探索偏向於生物神經科學，早在1963年，英國科學家艾倫·霍奇金和安德魯·赫胥黎就因為提出了描述神經電生理現象的霍奇金-赫胥黎方程，獲得諾貝爾生理學或醫學獎。這個研究方向關注單個神經元響應刺激的演化規律及其生化機制，隨著研究的拓展和計算能力的初步提升，另一些研究智能的科學家關注神經網絡，通過開發人工神經網絡，研究人類的記憶模式存儲機理和記憶聯想演化規律。摘得今年諾貝爾物理學獎的約翰·霍普菲爾德和傑弗里·辛頓，就是在人工神經網絡領域作出了貢獻。「正是這些科學先賢的執著求索，才在硬體、算法、數據適配之時，迎來了人工神經網絡和機器學習的顛覆性進展。」
「諾貝爾物理學獎授予霍普菲爾德，表明AI的基礎與統計物理學有很深的淵源，因為霍普菲爾德是統計物理學家。」馬劍鵬指出，是他奠定了人工神經網絡的基本架構，可見基礎研究的重要價值。
林偉感慨道：「AI如今的應用價值，讓當年基於人類好奇心的神經元、神經元網絡、人工神經網絡的機理研究，以及數學物理的動力學探索得到了諾獎的認可。今後，AI技術將在更多領域開花結果，這些成果也會為AI進一步發展提供不竭的動力源。」
上海市科學學研究所《世界科學》編輯部主任游文娟認為，諾貝爾獎此次青睞人工智慧，體現了瑞典皇家科學院評審專家的與時俱進，他們不再拘泥於學科界限，對當下科研趨勢的判斷體現了引領性。我國各個學科領域的科研人員應更積極地探索、應用人工智慧，讓「科學智能」研究範式培育出更多的創新果實。