上圖：欣頓（右）與學生於2012年合作開發AlexNet神經網絡。下圖：諾貝爾化學獎得主哈薩比斯（左）和江珀（右）。網絡圖片 人工智能是當前科技領域最熱門的話題之一，為科學研究帶來了新的可能性。今年的諾貝爾獎人工智能（AI）成為「大贏家」，三大科學獎項的物理學獎和化學獎，都與AI研究相關，但同時也掀起學術界激烈討論和爭議。有人質疑AI不屬於傳統物理學領域，也有人認為跨界學科正成為潮流，引發對未來AI可能顛覆科學研究的討論。 【大公報訊】諾貝爾物理學獎和化學獎，都與人工智能有關。物理學獎頒發給美國科學家霍普菲爾德和英裔加拿大科學家欣頓，表彰他們「通過人工神經網絡，實現機器學習的基礎性發現和發明」。化學獎的其中一半則共同授予谷歌旗下人工智能公司DeepMind的哈薩比斯和江珀，表彰他們所開發的AI系統，在蛋白質結構預測方面所作出的貢獻。AI成為科學界最高榮譽的「大贏家」，除了引發輿論關注，但也在學界掀起廣泛爭論。 改變傳統方法 解決科研難題 在瑞典皇家科學院揭曉今年的物理獎得主幾分鐘後，社交媒體上一片沸騰，有人質疑，有人歡呼。有物理學家認為，人工神經網絡其實並不是真正的物理學。德國慕尼黑數學哲學中心物理學家霍森費爾德（Sabine Hossenfelder）表示，霍普菲爾德和欣頓所做的研究，「屬於電腦科學領域」。她表示，「一年一度的諾貝爾獎對於物理學來說是一個難得的機會，可以讓他們成為鎂光燈的焦點。在這一天，朋友和家人會想起他們認識一位物理學家，也許會去問他或她最近的諾貝爾獎是怎麼一回事。但不是今年。」 英國倫敦帝國學院天體物理學家普里查德（Jonathan Pritchard）在社交平台X上寫道，「我無語了。我和旁人一樣喜歡機器學習和人工神經網絡，但很難看出這是一項物理學發現」，「我猜諾貝爾是被AI炒作給砸了。」 也有物理學家對結果表示歡迎。哈佛大學理論物理學家斯特拉斯勒（Matt Strassler）表示：「霍普菲爾德和欣頓的研究是跨領域的，將物理、數學、電腦科學和神經科學結合在一起。從這個意義上說，它屬於所有這些領域」。2021年摘得諾貝爾物理學獎的意大利物理學家帕里西說，「物理學正在變得越來越寬廣，它包含了很多過去不存在的知識領域，或者不屬於物理學的一部分。」 相比於物理學獎結果所引發的爭議，學術界對於AI輔助解決科研難題，普遍給予肯定。哈薩比斯和江珀所研發的AlphaFold2模型，成功預測蛋白質結構，目前已被全球超過200萬人使用。使用傳統的實驗方法往往需要花費數年時間，但得益於AlphaFold技術，研究人員能夠跳過耗時的步驟，更深入地探究蛋白質的功能和動態。 專家：研究切忌一窩蜂 隨着科學發展，不同學科之間的界限正在變得模糊，AI俘獲諾貝爾委員會的「芳心」，更反映出AI與多學科融合，推動科學研究突破邊界重要的探索趨勢。圖靈獎委員會成員卡恩斯認為，兩個科學獎「標誌着跨學科研究的偉大勝利」。近年來，諾貝爾物理學獎越來越垂青跨學科交叉研究。2020年該獎項頒給了數學家彭羅斯，2021年則一半頒給了氣象學家真鍋淑郎和哈塞爾曼。 當前，人工智能驅動的科學研究（AI for Science）正成為全球人工智能領域新前沿，數學、物理學、化學、材料學、生物學等各個傳統科研領域都能看到AI技術的身影。 不過，也有專家提醒，切忌一窩蜂地押寶AI。英國科研招呸k公室前研究招沤浝砘羝娼鹕 妫 衲曛Z貝爾獎得主的成功可能會誤導科研人員，「讓他們誤以為所有的AI工具都具有相同的價值，從而進行濫用」。他還稱石墨烯領域就是前車之鑒。2010年，蓋姆和諾沃肖洛夫因發現石墨烯摘得諾貝爾物理學獎，其後相關論文研究井噴，但迄今對現實世界影響仍然相對有限。哈薩比斯也認為，人工智能技術只是一種輔助科研的方式，進行科學研究的還是人類。 （綜合報道）