2024년노벨상물리학과 화학 분야에서 우리는 과학의 미래를 엿볼 수 있었습니다.인공지능(AI)은 두 상을 모두 수상한 발견의 핵심이었습니다.무엇인지 궁금해야 합니다.알프레드 노벨상을 만든 사람은 모든 것을 생각할 것입니다.

우리는 AI 도구를 사용한 연구자들에게 더 많은 노벨 메달이 수여되는 것을 보게 될 것이 확실합니다.이런 일이 발생하면 우리는 노벨위원회가 인정한 과학적 방법이 다음과 같은 간단한 범주에서 벗어남을 발견할 수 있습니다."물리학," "화학"그리고"생리학이나 의학."

또한 수신자의 과학적 배경이 이러한 범주와 더 느슨한 연결을 유지하는 것을 볼 수도 있습니다.올해 물리학상은 프린스턴 대학의 미국인 존 홉필드(John Hopfield)와 토론토 대학의 영국 태생 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)에게 돌아갔습니다.Hopfield는 물리학자이지만 Hinton은 AI에 끌리기 전에 실험 심리학을 공부했습니다.

화학상은 워싱턴 대학의 생화학자 David Baker와 영국 Google DeepMind의 컴퓨터 과학자 Demis Hassabis 및 John Jumper가 공동 수상했습니다.

물리학과 화학 부문에서 인정받는 AI 기반 발전 사이에는 밀접한 연관성이 있습니다.힌튼접근 방식을 개발하는 데 도움이 됨DeepMind에서 사용하는돌파구를 마련하다단백질의 모양을 예측하는 데

물리학상 수상자, 특히 Hinton은 다음과 같은 강력한 분야의 토대를 마련했습니다.기계 학습.이는 특정 계산 작업을 수행하기 위한 규칙 집합인 알고리즘과 관련된 AI의 하위 집합입니다.

Hopfield의 작업은 오늘날 특별히 사용되지는 않지만 역전파 알고리즘(Hinton이 공동 발명)은엄청난 영향을 미쳤다다양한 과학과 기술에 대해.이는 데이터를 처리하기 위해 인간 두뇌의 구조와 기능을 모방한 컴퓨팅 모델인 신경망과 관련이 있습니다.역전파를 통해 과학자들은 엄청난 양의 데이터를 "훈련"할 수 있습니다.신경망.노벨 위원회는 이 영향력 있는 알고리즘을 물리학에 연결하기 위해 최선을 다했지만, 그 연결이 직접적인 연결은 아니라고 말하는 것이 타당합니다.기계 학습 시스템을 훈련하려면 종종 인터넷을 통해 제공되는 방대한 양의 데이터에 시스템을 노출해야 합니다.

Hinton의 발전으로 궁극적으로 시스템 교육이 가능해졌습니다.GPT와 같은(ChatGPT 기반 기술) 및 AI 알고리즘알파고그리고알파폴드, Google DeepMind에서 개발했습니다.따라서 역전파의 영향은 엄청났습니다.

딥마인드의 알파폴드 250년 된 문제를 해결하다: 분자 구성 요소인 아미노산을 통해 단백질의 복잡한 구조를 예측합니다.

1994년부터 2년마다 과학자들은 아미노산 서열로부터 단백질의 구조와 모양을 예측하는 최선의 방법을 찾기 위한 대회를 개최해 왔습니다.대회라고 합니다CASP(구조 예측의 중요 평가).

지난 몇 번의 콘테스트에서 CASP 우승자는 DeepMind의 AlphaFold의 일부 버전을 사용했습니다.따라서 Hinton의 역전파에서 Google DeepMind의 AlphaFold 2 혁신까지 직접적으로 연결되는 선이 있습니다.

David Baker는 Rosetta라는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 다음과 같은 어려운 업적을 달성했습니다.새로운 종류의 단백질을 만드는 것.Baker와 DeepMind의 접근 방식은 모두 미래의 응용 분야에 엄청난 잠재력을 갖고 있습니다.

노벨상의 기여는 항상 논란의 여지가 있는 측면이었습니다.최대 3명의 연구자가 노벨상을 공유할 수 있습니다.그러나 과학의 큰 발전은 협력을 통해 이루어집니다.과학 논문에는 10명, 20명, 30명 이상의 저자가 있을 수 있습니다.둘 이상의 팀이 노벨위원회가 인정한 발견에 기여할 수 있습니다.

올해 우리는 다양한 연구자들이 주장한 역전파 알고리즘에 대한 연구의 귀속과 다음과 같은 분야에 대한 발견의 일반적인 귀속에 대해 더 많은 논의를 가질 수 있습니다.물리학.

이제 귀인 문제에 대한 새로운 차원이 생겼습니다.인간 과학자의 기여와 인공 협력자의 기여, 즉 이미 우리 지식의 경계를 넓히는 데 도움을 주고 있는 AI 도구를 항상 구별할 수 있을지는 점점 더 불분명해지고 있습니다.

미래에는 기계가 과학자를 대신하고 인간이 보조 역할을 맡는 것을 볼 수 있을까요?그렇다면 아마도 AI 도구는 인간에게 자신만의 카테고리가 필요한 주요 노벨상을 받게 될 것입니다.

이 기사는 다음에서 재출판되었습니다.대화크리에이티브 커먼즈 라이센스에 따라.읽기원본 기사.