在其歷史的很長一段時間裡，人工智慧一直潛伏在科學的腹地，常常不受喜愛，也沒有資金支持——但一周內獲得的兩項諾貝爾獎表明它的陽光時代終於到來了。

首先是星期二，傑弗裡·辛頓 (Geoffrey Hinton) 和約翰·霍普菲爾德 (John Hopfield) 贏得了物理獎以表彰他們在創建現代人工智慧基礎方面所做的開創性工作。

然後在周三，David Baker、John Jumper 和 Demis Hassabis 分享了化學獎表彰透過人工智慧揭示蛋白質秘密的工作。

雖然這三人是化學獎的熱門人選之一，但物理學獎卻出乎意料。

「我驚呆了，」辛頓在得知獲獎消息後說道。“我不知道會發生這種事。我很驚訝。”

他不是唯一一個。

線上評論員想知道為什麼電腦科學家會獲得物理學獎。

隨著 OpenAI 的 ChatGPT 等程式主導了圍繞人工智慧的文化對話，對於許多人來說，這種技術值得獲得這樣的獎項的想法似乎很奇怪。

“人工智慧冬天”

但對科學家來說，這個消息並不那麼令人驚訝。

倫敦國王學院資訊學系教授 Elena Simperl 告訴法新社：“人工智慧在改變我們科學研究方式方面的作用不可低估。”

“諾貝爾獎新聞認識到了這一點，同時也承認跨學科方法在推進計算方面發揮的作用。”

科學現在捆綁在一起作為人工智慧有著悠久的歷史，出現在 20 世紀 50 年代和 60 年代，擁有基本的聊天機器人、翻譯機和簡單的演算法。

但許多早期實驗未能成功，研究人員難以獲得資金，特別是在 1970 年代和 1990 年代，也就是被稱為「人工智慧冬天」的時期。

在 2022 年 ChatGPT 引發最近一次興趣爆發之前，人工智慧只經歷過幾次突破公眾想像的時刻。

2016 年，Hassabis 的 DeepMind 創建的 AlphaGo 程式在圍棋比賽中擊敗了韓國大師李世石 (Lee Se-Dol)。

距離 IBM 開發的超級電腦「深藍」擊敗世界象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫已經近十年了。

哈薩比斯在獲獎感言中指出，AlphaGo 和 AlphaFold 之間存在直接聯繫，AlphaFold 程式為他們贏得了預測蛋白質結構的諾貝爾獎。

他說：“我們在 DeepMind 的早期使用遊戲來訓練我們早期演算法的試驗場，這些演算法最終催生了我們最終在現代程式中使用的一些技術。”

他鼓勵孩子們玩遊戲，稱這是「深入了解電腦運作原理的一種非常有趣的方式」。

需要新的諾貝爾獎嗎？

辛佩爾表示，看到人工智慧先驅獲得諾貝爾獎絕對不是有問題的，而是應該受到鼓勵。

「也許現在是時候透過新的諾貝爾獎類別來認可這一點了，」她說。

她補充說，軟體工程和網路安全等學科對社會的貢獻也值得認可。

她說：“在我看來，人工智慧科學家獲得諾貝爾科學獎是沒有問題的。”

「這只是承認如何現代科學今天上班。

在科學界之外，討論的焦點仍然是人工智慧公司的天文數字估值及其一些領導人的巨大文化影響力。

週三的獎項公佈後，網路上的表情包很快就出現了，暗示 ChatGPT 製造商 OpenAI 的老闆 Sam Altman 可能是下一個獲獎者。

「這還沒完成，」劍橋大學人工智慧：未來與責任計畫主任 Sean O'Heigeartaigh 在社群媒體平台 X 上寫道。

“有報道稱，諾貝爾文學獎將頒給“OpenAI 非營利治理結構”的作者，以表彰他們對創意小說的傑出貢獻。”

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