2024年諾貝爾獎：AI正在接管一切 - 分析Vidhya

2024年的諾貝爾獎在物理和化學方面獎勵AI在科學突破中的關鍵作用。約翰·霍普菲爾德（John Hopfield），杰弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton），戴維·貝克（David Baker），戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·辛珀（John Jumper）的開創性作品展示了AI在物理，生物學和化學方面的變革性影響，預示著其廣泛的影響。他們的成就代表了傳統科學和尖端技術的強大協同作用，紀律界限模糊。

目錄

• 2024年諾貝爾物理獎
• 約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）：革命性的機器記憶
• 杰弗裡·欣頓（Geoffrey Hinton）：AI的先驅
• 2024年諾貝爾化學獎
• Demis Hassabis和John Jumper：Alphafold2和蛋白質結構預測
• 大衛·貝克（David Baker）：工程新穎的蛋白質
• 結論

2024年諾貝爾物理獎

獲獎者：約翰·J·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗裡·E·辛頓（Geoffrey E. Hinton），他們因使用人工神經網絡對機器學習的基本貢獻而認可。

AI曾經是一種未來派概念的物理學整合，現在正在重塑該領域。霍普菲爾德（Hopfield）和欣頓（Hinton）的工作徹底改變了信息處理和模式識別，創造了能夠學習，適應和理解的AI系統，超出了數據處理。

他們的1980年代的研究超越了基本計算，從物理學到智力的智力汲取了靈感。他們的神經網絡研究以腦神經元相互作用為基礎，基於影響現代生活的各個方面的技術。這種跨學科的方法合併了神經科學和物理學，使機器能夠表現出“思維”功能。 Siri，面部識別和AI驅動建議等日常應用是其開創性工作的證明。

約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）：革命性的機器記憶

霍普菲爾德（Hopfield）為人工智能開發了一種記憶和識別模式的方法，模仿了人類的記憶。他的神經網絡存儲和檢索模式的能力對於圖像識別和趨勢預測等應用至關重要。他巧妙地利用了物理原理，將能量狀態和磁性旋轉等抽象概念轉化為從復雜的現實世界數據中進行機器學習的實用工具。

杰弗裡·欣頓（Geoffrey Hinton）：AI的先驅

Hinton在Hopfield的基礎的基礎上開發了Boltzmann Machine，這是一種自我學習的AI模型，識別數據模式。他的重大貢獻是普及反向傳播，這是一種使AI從錯誤中學習的方法，反映了人類的學習。 Hinton的工作為眾多技術提供了能力，從Google搜索到自動駕駛汽車。

AI研究的物理諾貝爾獎授予範式的範式轉變，模糊了物理，計算機科學和心理學之間的界限。 AI不再是利基技術，而是現代物理及以後的基本組成部分。霍普菲爾德（Hopfield）和欣頓（Hinton）的工作使AI超越了模仿人類能力，並應對複雜，長期存在的科學挑戰。

進一步閱讀：

• 流行科學概述：信息處理中基於物理的模式識別（PDF）
• 科學詳細信息：通過人工神經網絡（PDF）實現機器學習的基本發現和發明

2024年諾貝爾化學獎

獲獎者：Demis Hassabis和John M. Jumper（蛋白質結構預測）； David Baker（計算蛋白設計）。

人工智學對化學的影響同樣深遠。今年的獎項認可了AI對生物學最具挑戰性問題之一的解決方案：蛋白質結構確定。預測曾經被認為幾乎不可能的氨基酸序列折疊的蛋白質折疊已被Baker，Hassabis和Jumper的AI驅動方法徹底改變。

Demis Hassabis和John Jumper：Alphafold2和蛋白質結構預測

Google DeepMind的AlphaFold2重新定義了蛋白質結構預測的可能性。該AI系統幾乎預測了幾乎所有已知蛋白質的結構，這是一項以前令人難以置信的耗時且具有挑戰性的任務。 Alphafold2的速度和準確性正在加速藥物開發，遺傳研究和先進的材料科學。它的影響是全球性的，有超過200萬用戶在190個國家 /地區。

這項成就代表了科學的巨大飛躍，解決了一個史無前例的速度和效率的50年曆史的難題。這證明了AI在科學學科中的潛力，這表明在AI的幫助下，沒有挑戰是無法克服的。

大衛·貝克（David Baker）：工程新穎的蛋白質

貝克的工作超出了蛋白質結構的預測，以設計全新的蛋白質。他的團隊的計算工具（例如Rosetta軟件）可以通過確定最佳氨基酸序列來預測蛋白質形狀和新型分子的設計。他在2003年在TOP7上獲得的早期成功證明了創建具有特定特性的蛋白質的可行性，開闢了新的療法和材料的途徑。

進一步閱讀：

• 流行科學概述：通過計算和AI（PDF）揭示蛋白質秘密
• 科學細節：計算蛋白設計和蛋白質結構預測（PDF）

結論

2024年的諾貝爾獎在物理和化學方面獎品表明了AI在所有科學領域中必不可少的作用。 AI正在重塑研究及以後，擴大了可實現的目標的界限。它的未來應用是巨大的，可能包括量子物理，氣候科學甚至哲學。

人類創造力與AI之間的合作將定義科學的未來，解決複雜的問題並探索新的邊界。這是一個令人興奮的時代的曙光，沒有挑戰太大，只要AI是我們努力的合作夥伴。通過以下分析Vidhya博客，請繼續了解最新的生成AI創新！

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