2024年诺贝尔奖：AI正在接管一切 - 分析Vidhya

2024年的诺贝尔奖在物理和化学方面奖励AI在科学突破中的关键作用。约翰·霍普菲尔德（John Hopfield），杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），戴维·贝克（David Baker），戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·辛珀（John Jumper）的开创性作品展示了AI在物理，生物学和化学方面的变革性影响，预示着其广泛的影响。他们的成就代表了传统科学和尖端技术的强大协同作用，纪律界限模糊。

目录

• 2024年诺贝尔物理奖
• 约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）：革命性的机器记忆
• 杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）：AI的先驱
• 2024年诺贝尔化学奖
• Demis Hassabis和John Jumper：Alphafold2和蛋白质结构预测
• 大卫·贝克（David Baker）：工程新颖的蛋白质
• 结论

2024年诺贝尔物理奖

获奖者：约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），他们因使用人工神经网络对机器学习的基本贡献而认可。

AI曾经是一种未来派概念的物理学整合，现在正在重塑该领域。霍普菲尔德（Hopfield）和欣顿（Hinton）的工作彻底改变了信息处理和模式识别，创造了能够学习，适应和理解的AI系统，超出了数据处理。

他们的1980年代的研究超越了基本计算，从物理学到智力的智力汲取了灵感。他们的神经网络研究以脑神经元相互作用为基础，基于影响现代生活的各个方面的技术。这种跨学科的方法合并了神经科学和物理学，使机器能够表现出“思维”功能。 Siri，面部识别和AI驱动建议等日常应用是其开创性工作的证明。

约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）：革命性的机器记忆

霍普菲尔德（Hopfield）为人工智能开发了一种记忆和识别模式的方法，模仿了人类的记忆。他的神经网络存储和检索模式的能力对于图像识别和趋势预测等应用至关重要。他巧妙地利用了物理原理，将能量状态和磁性旋转等抽象概念转化为从复杂的现实世界数据中进行机器学习的实用工具。

杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）：AI的先驱

Hinton在Hopfield的基础的基础上开发了Boltzmann Machine，这是一种自我学习的AI模型，识别数据模式。他的重大贡献是普及反向传播，这是一种使AI从错误中学习的方法，反映了人类的学习。 Hinton的工作为众多技术提供了能力，从Google搜索到自动驾驶汽车。

AI研究的物理诺贝尔奖授予范式的范式转变，模糊了物理，计算机科学和心理学之间的界限。 AI不再是利基技术，而是现代物理及以后的基本组成部分。霍普菲尔德（Hopfield）和欣顿（Hinton）的工作使AI超越了模仿人类能力，并应对复杂，长期存在的科学挑战。

进一步阅读：

• 流行科学概述：信息处理中基于物理的模式识别（PDF）
• 科学详细信息：通过人工神经网络（PDF）实现机器学习的基本发现和发明

2024年诺贝尔化学奖

获奖者：Demis Hassabis和John M. Jumper（蛋白质结构预测）； David Baker（计算蛋白设计）。

人工智学对化学的影响同样深远。今年的奖项认可了AI对生物学最具挑战性问题之一的解决方案：蛋白质结构确定。预测曾经被认为几乎不可能的氨基酸序列折叠的蛋白质折叠已被Baker，Hassabis和Jumper的AI驱动方法彻底改变。

Demis Hassabis和John Jumper：Alphafold2和蛋白质结构预测

Google DeepMind的AlphaFold2重新定义了蛋白质结构预测的可能性。该AI系统几乎预测了几乎所有已知蛋白质的结构，这是一项以前令人难以置信的耗时且具有挑战性的任务。 Alphafold2的速度和准确性正在加速药物开发，遗传研究和先进的材料科学。它的影响是全球性的，有超过200万用户在190个国家 /地区。

这项成就代表了科学的巨大飞跃，解决了一个史无前例的速度和效率的50年历史的难题。这证明了AI在科学学科中的潜力，这表明在AI的帮助下，没有挑战是无法克服的。

大卫·贝克（David Baker）：工程新颖的蛋白质

贝克的工作超出了蛋白质结构的预测，以设计全新的蛋白质。他的团队的计算工具（例如Rosetta软件）可以通过确定最佳氨基酸序列来预测蛋白质形状和新型分子的设计。他在2003年在TOP7上获得的早期成功证明了创建具有特定特性的蛋白质的可行性，开辟了新的疗法和材料的途径。

进一步阅读：

• 流行科学概述：通过计算和AI（PDF）揭示蛋白质秘密
• 科学细节：计算蛋白设计和蛋白质结构预测（PDF）

结论

2024年的诺贝尔奖在物理和化学方面奖品表明了AI在所有科学领域中必不可少的作用。 AI正在重塑研究及以后，扩大了可实现的目标的界限。它的未来应用是巨大的，可能包括量子物理，气候科学甚至哲学。

人类创造力与AI之间的合作将定义科学的未来，解决复杂的问题并探索新的边界。这是一个令人兴奋的时代的曙光，没有挑战太大，只要AI是我们努力的合作伙伴。通过以下分析Vidhya博客，请继续了解最新的生成AI创新！

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