诺奖聚焦AI突破 部分学者失望(组图)
发布 : 2024-10-13 来源 : 明报新闻网
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哈萨比斯（左），江珀（右）
霍普菲尔德
欣顿
建构科学工具 「无名英雄」获奖
分别为Google旗下AI部门DeepMind任行政总裁及资深研究科学家的哈萨比斯（Demis Hassabis）和江珀（John M. Jumper），因他们开发的AI模型AlphaFold2能预测几乎所有已知蛋白质的结构而获化学奖；物理学奖则颁授予训练人工神经网络并为当今机器学习应用奠下基础的「AI教父」、加拿大科学家欣顿（Geoffrey Hinton）和美国科学家霍普菲尔德（John Hopfield）。神经网路是现代AI系统的基础技术，支撑医疗、社交平台，以至是哈萨比斯和江珀所用的AlphaFold2。
《金融时报》指出，诺贝尔奖肯定AI的突破，突显出一个研究新时代，强调了电脑运算工具及数据科学在更短时间内解决从物理到数学、化学以至生物学各领域复杂科学问题的重要性。不少学者亦肯定AI对科研的贡献，欣顿所创立的伦敦大学学院盖茨比计算神经科学中心（ Gatsby Computational Neuroscience Unit）主管萨哈尼（Maneesh Sahani）表示，机器学习无处不在，人们现相当于拥有一个工具包，推动科学和其他学科向不同方向发展。
伦敦大学国王学院神经科学教授、AI初创公司Stanhope AI行政总裁莫兰（Rosalyn Moran）亦称：「建构工具是科学界的蓝领工作，而他们（工具开发者）往往是无名英雄。对我而言这是奖项（肯定他们的努力）最令人兴奋的地方。」
专家质疑机器学习背后非物理学
不过，亦有学者对今届奖项聚焦在电脑运算方式感到失望。在公布物理学奖得主后，有物理学家质疑欣顿及霍普菲尔德凭藉获奖的机器学习背后的科学并非物理学。德国慕尼黑数学哲学中心物理学家霍森费尔德（Sabine Hossenfelder）认为，两人的研究属电脑科学，美国麻省本特利（Bentley）大学数学副教授詹西拉库萨（Noah Giansiracusa）亦表示，即使两人的研究灵感来自物理学，但并没有发展出新的物理学理论或解决物理学悬而未解的难题。
哈佛大学理论物理学家斯特拉斯勒（Matt Strassler）则称，两人的研究是跨学科，将物理、数学、电脑科学和神经科学结合，因此都属于这些范畴。
（金融时报/路透社/自然期刊）