10月14日，2024年諾貝爾獎(jiǎng)各大獎(jiǎng)項(xiàng)已經(jīng)全部揭曉,，稍早前已經(jīng)頒布了的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)均與人工智能領(lǐng)域相關(guān),，諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)和物理學(xué)獎(jiǎng)同時(shí)垂青AI領(lǐng)域研究者也受到世人矚目,。不少人驚呼：AI成為2024年諾獎(jiǎng)最大贏家！今年的諾獎(jiǎng)為何如此青睞人工智能,？事實(shí)上，這種“跨界”的認(rèn)可,，表明AI已不僅僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，而是成為了推動科學(xué)研究和技術(shù)進(jìn)步的重要工具,。物理學(xué)獎(jiǎng)為啥給了機(jī)器學(xué)習(xí)先驅(qū),？2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予了美國科學(xué)家約翰·霍普菲爾德和加拿大科學(xué)家杰弗里·辛頓，表彰他們“通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”,。圖源：新華社諾貝爾獎(jiǎng)官網(wǎng)表示,，兩位物理學(xué)獎(jiǎng)得主利用物理學(xué)工具開發(fā)了今天強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)方法,。約翰·霍普菲爾德創(chuàng)造了一種聯(lián)想記憶，可以存儲和重建圖像及其他類型的數(shù)據(jù)模式,。杰弗里·辛頓發(fā)明了一種能夠自主發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性的方法,，從而執(zhí)行識別圖片中特定元素等任務(wù)。現(xiàn)如今,，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,，它在模擬和解決復(fù)雜問題上展現(xiàn)出巨大潛力?；瘜W(xué)獎(jiǎng)怎么被“程序員”分了一半,？2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予了三位科學(xué)家，其中,，一半授予美國華盛頓大學(xué)的大衛(wèi)·貝克,，以表彰其在計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的貢獻(xiàn)，另一半則共同授予英國倫敦人工智能公司谷歌DeepMind公司的丹米斯·哈薩比斯和約翰·喬普兩位“程序員”,，以表彰其在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的貢獻(xiàn),。圖源：新華社諾獎(jiǎng)官網(wǎng)稱,，今年的三位諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主破解了蛋白質(zhì)驚人結(jié)構(gòu)的密碼?；瘜W(xué)獎(jiǎng)得主大衛(wèi)·貝克成功完成了幾乎不可能完成的任務(wù),，制造出了全新的蛋白質(zhì),。他的共同獲獎(jiǎng)?wù)叩っ姿埂す_比斯和約翰·喬普開發(fā)了一種人工智能模型來解決一個(gè)50年前的問題：預(yù)測蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。這些發(fā)現(xiàn)具有巨大的潛力,。生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)也和人工智能有關(guān)系,？2024年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)授予了科學(xué)家維克托·安布羅斯和加里·魯夫昆，表彰他們發(fā)現(xiàn)了微小RNA（也可稱microRNA或miRNA）及其在轉(zhuǎn)錄后基因調(diào)控中的作用,。乍看起來,，二人的研究與人工智能沒有關(guān)系，事實(shí)上,，基于此研究背后的產(chǎn)業(yè)鏈,，卻離不開人工智能的支持。例如,，國內(nèi)技術(shù)領(lǐng)先的基因檢測平臺公司——美因基因就在2024年半年報(bào)中提到,，公司正在研發(fā)用于阿爾茨海默病篩查的試劑盒為基于血漿的miRNA標(biāo)志物檢測。研發(fā)期間,，公司使用了不少于1500例樣本,，并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以篩選合適的生物標(biāo)志物,。圖源：視覺中國經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)未來或被AI收入囊中,？10月14日,，2024年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主揭曉。MIT教授阿西莫格魯,、MIT教授Simon　Johnson,、芝加哥大學(xué)James　A.　Robinson獲得這一獎(jiǎng)項(xiàng)，表彰其“對制度如何形成以及如何影響繁榮的研究”,。雖然今年的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)沒有授予熱門的AI領(lǐng)域,，但不少人認(rèn)為這只是時(shí)間問題。新加坡南洋理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)系長聘副教授包特認(rèn)為,，相對于其他領(lǐng)域來講,，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用還處于初始階段，要產(chǎn)生巨大影響尚需時(shí)日,。近年來諾貝爾獎(jiǎng)得主有“年輕化”的趨勢,，未來人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域相關(guān)研究是可能獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的,。上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授王學(xué)博表示,，自然科學(xué)的評獎(jiǎng)速度通常更快，物理和化學(xué)領(lǐng)域的評價(jià)更看重時(shí)效性,，但經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)通常更看重理論的持久性,，學(xué)術(shù)成果需要經(jīng)過時(shí)間的考驗(yàn),，得到更廣泛的驗(yàn)證后才有可能獲獎(jiǎng)。信息來源：新華社,、澎湃新聞,、新京報(bào)、北京商報(bào)