在其历史的很长一段时间里，人工智能一直潜伏在科学的腹地，常常不受喜爱，也没有资金支持——但一周内获得的两项诺贝尔奖表明它的阳光时代终于到来了。

首先是周二，杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 和约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 赢得了物理奖以表彰他们在创建现代人工智能基础方面所做的开创性工作。

然后在周三，David Baker、John Jumper 和 Demis Hassabis 分享了化学奖表彰通过人工智能揭示蛋白质秘密的工作。

虽然这三人是化学奖的热门人选之一，但物理学奖却出人意料。

“我惊呆了，”辛顿在得知获奖消息后说道。“我不知道会发生这种事。我很惊讶。”

他不是唯一一个。

在线评论员想知道为什么计算机科学家会获得物理学奖。

随着 OpenAI 的 ChatGPT 等程序主导了围绕人工智能的文化对话，对于许多人来说，这种技术值得获得这样的奖项的想法似乎很奇怪。

“人工智能冬天”

但对于科学家来说，这个消息并不那么令人惊讶。

伦敦国王学院信息学系教授埃琳娜·辛佩尔 (Elena Simperl) 告诉法新社：“人工智能在改变我们科学研究方式方面的作用不可低估。”

“诺贝尔奖新闻认识到了这一点，同时也承认跨学科方法在推进计算方面发挥的作用。”

科学现在捆绑在一起作为人工智能有着悠久的历史，出现于 20 世纪 50 年代和 60 年代，拥有基本的聊天机器人、翻译机和简单的算法。

但许多早期实验未能成功，研究人员难以获得资金，特别是在 20 世纪 70 年代和 90 年代，也就是被称为“人工智能冬天”的时期。

在 2022 年 ChatGPT 引发最近一次兴趣爆发之前，人工智能只经历过几次突破公众想象力的时刻。

2016 年，Hassabis 的 DeepMind 创建的 AlphaGo 程序在围棋比赛中击败了韩国大师李世石 (Lee Se-Dol)。

距离 IBM 开发的超级计算机“深蓝”击败世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫已经近十年了。

哈萨比斯在获奖感言中指出，AlphaGo 和 AlphaFold 之间存在直接联系，AlphaFold 程序为他们赢得了预测蛋白质结构的诺贝尔奖。

他说：“我们在 DeepMind 的早期使用游戏来训练我们早期算法的试验场，这些算法最终催生了我们最终在现代程序中使用的一些技术。”

他鼓励孩子们玩游戏，称这是“深入了解计算机工作原理的一种非常有趣的方式”。

需要新的诺贝尔奖吗？

辛佩尔表示，看到人工智能先驱获得诺贝尔奖绝不是有问题的，而是应该受到鼓励。

“也许现在是时候通过新的诺贝尔奖类别来认可这一点了，”她说。

她补充说，软件工程和网络安全等学科对社会的贡献也值得认可。

她说：“在我看来，人工智能科学家获得诺贝尔科学奖是没有问题的。”

“这只是承认如何现代科学今天上班。”

在科学界之外，讨论的焦点仍然是人工智能公司的天文数字估值及其一些领导人的巨大文化影响力。

周三的奖项公布后，网上的表情包很快就出现了，暗示 ChatGPT 制造商 OpenAI 的老板 Sam Altman 可能是下一个获奖者。

“这还没有完成，”剑桥大学人工智能：未来与责任项目主任 Sean O'Heigeartaigh 在社交媒体平台 X 上写道。

“有报道称，诺贝尔文学奖将颁给“OpenAI 非营利治理结构”的作者，以表彰他们对创意小说的杰出贡献。”

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