主要观点总结
文章讨论了今年诺贝尔物理学奖和化学奖的获得者及其工作,特别是人工智能在其中的应用。虽然有些人对奖项的授予感到失望,但其他人则赞扬这是跨学科的突破。文章还提到了蛋白质数据库的重要性以及诺贝尔奖的历史和趋势。
关键观点总结
关键观点1: 诺贝尔物理学奖和化学奖的授予情况
今年的诺贝尔物理学奖授予了神经网络的先驱,化学奖则授予了研究和设计蛋白质的计算工具的开发者。但部分研究人员对此表示不满,认为机器学习背后的科学不属于物理学范畴。
关键观点2: 人工智能与物理学的联系
机器学习先驱的研究融合了物理学、数学、计算机科学和神经科学,展示了跨学科的突破。物理学思想在机器学习中也得到了应用,帮助理解深度学习系统的运作。
关键观点3: 诺贝尔物理学奖获得者的工作
机器学习的先驱获得诺贝尔物理学奖,他们的工作包括开发人工智能工具来设计蛋白质和预测其结构。此外,他们的研究还包括将物理学思想应用于机器学习中,以理解深度学习系统的行为。
关键观点4: 蛋白质数据库的重要性
AlphaFold等人工智能工具的成功离不开蛋白质数据库的支持,这些数据库包含大量的蛋白质结构信息,对于科学研究和药物开发具有重要意义。
关键观点5: 诺贝尔奖的趋势和历史
自设立以来,诺贝尔奖通常关注研究对社会的影响,奖励实用发明,而不仅仅是纯科学。今年的奖项在某种程度上反映了这一趋势,但也有一些人认为机器学习领域的获奖者并不完全符合传统意义上物理学的定义。
文章预览
虽然许多研究人员对今年的化学和物理学奖感到高兴,但其他人却对其对计算方法的关注感到失望。 2024 年诺贝尔化学奖将颁发给开发人工智能工具来设计蛋白质并预测其结构的研究人员。图片来源:Christine Olsson/TT News Agency via AP/Alamy 诺贝尔奖委员会在今年的两个奖项中认可了人工智能 (AI) 的变革力量——物理学奖授予神经网络的先驱,化学奖授予研究和设计蛋白质的计算工具的开发者。但并非所有研究人员都感到高兴。 瑞典皇家科学院公布今年诺贝尔物理学奖获奖者名单后不久,社交媒体就一片哗然,一些物理学家认为,杰弗里·辛顿和约翰·霍普菲尔德获奖所赞扬的机器学习背后的科学实际上并不是物理学。 诺贝尔化学奖授予预测蛋白质结构的 AlphaFold AI 开发者 “我无话可说。我和其他人一样喜欢机器学习和人工神经网络,但很难看出这是一
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