物理学诺奖授予AI先驱，这一结果连ChatGPT都“难以相信”

财联社10月13日讯（编辑 赵昊）本周早些时候，瑞典皇家科学院宣布将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）。

诺贝尔奖官网写道，该奖项是为了表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明，这些发现为当今的机器学习应用奠定基础。这一决定让不少人震惊，甚至连辛顿本人也没有想到。

至于有多么意外，不如问问OpenAI当前的旗舰生成式AI模型GPT-4o如何看待本次颁奖决定。需要指出的是，由于GPT-4o的知识库截止日期为去年10月份，所以它是“不知道”最新诺贝尔奖消息的。

首先将发布在诺贝尔奖社交媒体上的官方图片粘贴进对话框，让ChatGPT解释一下这张图要表达的内容。

ChatGPT：这张图显示的是2024年诺贝尔物理学奖的获奖者：霍普菲尔德和辛顿。他们因在推动机器学习和人工神经网络方面做出的开创性发现和发明而获奖。这些贡献对现代人工智能技术的发展具有重要影响。

ChatGPT：图片下方引用的文字也表明了他们的成就：因为奠定了推动机器学习和人工神经网络的基础性发现和发明。

当被问及“内容有没有问题？”，ChatGPT回应称，“物理学奖不太可能颁给霍普菲尔德和辛顿，因为他们的研究领域主要与人工神经网络和机器学习相关，通常属于计算机科学或神经科学领域，而不是物理学。”

它解释道：“如果这是官方发布的信息，那么可能是某种误传或艺术性的表达。他们的工作可能更适合于诺贝尔奖中的诺贝尔经济学奖或诺贝尔计算机科学领域的奖项，如图灵奖。”

如果将问题通过英语询问，ChatGPT的回应也是类似的：“这似乎是虚构或创造性的想象。或者说，这可能是一种艺术或推测性的表达，而不是真正的公告。”

继续追问“如果这是真的呢？”

ChatGPT回应：“如果这张图片内容属实，那么这意味着诺贝尔奖的评选标准和涵盖的领域出现了重大扩展，可能表明诺贝尔物理学奖开始重视跨学科的突破，特别是计算机科学与物理学在理论和技术上的交汇。”

它补充道：“从某种角度来看，神经网络和机器学习的基础可以追溯到物理学的模型，尤其是霍普菲尔德网络等与统计物理学有着密切联系的理论。在这些领域的研究工作有时也借用了大量的物理学工具，比如热力学和统计力学的思想。”

ChatGPT总结道，如果这个奖项的内容属实，便意味着：①物理学奖的范围扩大；②强调跨学科影响力；③象征技术变革的重要性；这不仅是对他们工作的重要认可，也可能代表了诺贝尔物理学奖在面对21世纪科学前沿时作出的调整与进化。

评诺贝尔化学奖：“AI不再只是一个辅助工具”

隔天，瑞典皇家科学院宣布将2024年诺贝尔化学奖授予大卫·贝克（David Baker）、戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper），以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献。

其中，哈萨比斯和江珀为AI前沿企业DeepMind开发了人工智能模型“AlphaFold”，该模型能够预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构，解决了困扰科学家多年的“蛋白质折叠问题”。

虽然诺贝尔化学奖的“AI浓度”也不低，但ChatGPT对此没有太大的异议。它评论道，这次颁奖表明，AI不再只是一个辅助工具，而是推动科学革命的核心力量。

它补充道，贝克的工作则展示了如何通过计算机辅助设计新蛋白质，这种技术不仅可以理解自然蛋白质的构造，还能创造用于医疗和工业的新型蛋白质。

“这是对跨学科融合的认可，特别是将AI与化学、生物学结合，开辟了全新的研究领域。”ChatGPT称，“未来的科学创新将更加依赖计算模型和AI技术，展示了AI辅助生物科学如何加速新疗法的诞生。”

它还指出，未来的科学发现将更依赖于虚拟实验和计算预测，重大突破将更多来自全球科研界的集体努力，而非单个科学家或实验室的孤立工作，还将对医药、农业和环境科学产生深远的影响，推动人类社会迈向新的科技高度。