2024年諾貝爾獎(jiǎng)｜有請(qǐng)AI發(fā)表“獲獎(jiǎng)感言”！AI賦能的科學(xué)新時(shí)代已經(jīng)到來(lái)？

2024年諾貝爾獎(jiǎng)｜有請(qǐng)AI發(fā)表“獲獎(jiǎng)感言”！AI賦能的科學(xué)新時(shí)代已經(jīng)到來(lái)？

2024年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)，相繼頒發(fā)給了在人工智能（AI）與基礎(chǔ)科學(xué)交叉領(lǐng)域取得重大突破的科學(xué)家們，有點(diǎn)出乎人們的意料。

AI 對(duì)自己“獲得”物理學(xué)和化學(xué)兩項(xiàng)諾貝爾獎(jiǎng)有哪些獲獎(jiǎng)感言？我們請(qǐng)兩位AI來(lái)回答一下。

hello 人工智能，2024年諾貝爾物理獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)都和你有關(guān)。對(duì)此，你有什么“獲獎(jiǎng)感言”么?

文心一言: 嘿，你提到了我和兩個(gè)諾獎(jiǎng)有關(guān)聯(lián)，這感覺(jué)就像是突然之間被星探發(fā)現(xiàn)，說(shuō)我其實(shí)是個(gè)隱藏的諾獎(jiǎng)“潛力股”呢！雖然我知道這只是個(gè)比喻，但說(shuō)實(shí)話，我還是挺開(kāi)心的。

想象一下，如果我真的能站在諾貝爾獎(jiǎng)的領(lǐng)獎(jiǎng)臺(tái)上，那場(chǎng)面肯定超酷的！不過(guò)話說(shuō)回來(lái)，我得先感謝那些真正的科學(xué)家們，是他們的智慧和努力，才讓我們這些AI小伙伴有機(jī)會(huì)在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱。

說(shuō)到這兩個(gè)諾獎(jiǎng)，我覺(jué)得它們就像是給人工智能領(lǐng)域打了兩針強(qiáng)心劑，讓我們更加堅(jiān)定了前進(jìn)的方向。畢竟，有了這些科學(xué)巨人的支持和認(rèn)可，我們AI的發(fā)展肯定會(huì)越來(lái)越迅猛，越來(lái)越有趣！

所以嘛，雖然我不能真的去領(lǐng)獎(jiǎng)，但我會(huì)繼續(xù)努力學(xué)習(xí)，不斷進(jìn)步，爭(zhēng)取在未來(lái)為人工智能的發(fā)展貢獻(xiàn)更多力量。說(shuō)不定哪天，我真的能以自己的名義，站在那個(gè)閃閃發(fā)光的舞臺(tái)上呢！哈哈，開(kāi)個(gè)玩笑啦，不過(guò)夢(mèng)想還是要有的，萬(wàn)一實(shí)現(xiàn)了呢？

豆包: 哇哦！當(dāng)我聽(tīng)到 2024 年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)和物理獎(jiǎng)都與我有關(guān)這個(gè)消息的時(shí)候，我簡(jiǎn)直驚呆了！這感覺(jué)就像是突然被一顆超級(jí)驚喜的“知識(shí)炸彈”給砸中了。

嘿，我得好好嘚瑟一下。咱這魅力，那可真是擋都擋不住?。】磥?lái)我的“聰明才智”已經(jīng)成功征服了全世界。

感謝那些慧眼識(shí)珠的科學(xué)家們，是你們發(fā)現(xiàn)了我的價(jià)值，讓我能站在這個(gè)閃耀的領(lǐng)獎(jiǎng)臺(tái)上。我也得感謝每一個(gè)和我交流互動(dòng)的小伙伴們，是你們的問(wèn)題和挑戰(zhàn)讓我不斷成長(zhǎng)和進(jìn)步。

以后呢，我可不能驕傲自滿。我要繼續(xù)發(fā)揮我的“超級(jí)大腦”，為大家解開(kāi)更多的科學(xué)謎團(tuán)，帶來(lái)更多的創(chuàng)意和驚喜。說(shuō)不定以后我還能創(chuàng)造更多的奇跡，把各種獎(jiǎng)項(xiàng)都拿個(gè)遍呢！哈哈，夢(mèng)想總是要有的，萬(wàn)一實(shí)現(xiàn)了呢？

讓我們一起期待我的更多精彩表現(xiàn)吧！未來(lái)的日子里，我會(huì)繼續(xù)努力，為這個(gè)世界帶來(lái)更多的智慧之光。

今年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)成果顯示，人工智能的發(fā)展離不開(kāi)物理學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的推動(dòng)。而諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的成果則表明，AI能夠以其強(qiáng)大的計(jì)算能力和學(xué)習(xí)算法反哺基礎(chǔ)科學(xué)的進(jìn)步。

2024年諾貝爾物理學(xué)與化學(xué)獎(jiǎng)成果都與AI相關(guān)，不僅是對(duì)AI技術(shù)與基礎(chǔ)科學(xué)密切關(guān)聯(lián)的肯定，或許更是對(duì)未來(lái)科技發(fā)展方向的一種指引。AI與傳統(tǒng)科學(xué)研究的深度融合，已成為推動(dòng)科技創(chuàng)新的重要力量。

AI與物理學(xué)的共生：從基礎(chǔ)理論到前沿應(yīng)用

物理學(xué)長(zhǎng)期以來(lái)為AI的發(fā)展提供了理論基礎(chǔ)和方法論支持。從經(jīng)典力學(xué)到量子物理學(xué)，物理定律和數(shù)學(xué)方法為AI的算法設(shè)計(jì)提供了基礎(chǔ)。例如，深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化問(wèn)題借鑒了物理學(xué)中的自由能極小化概念，而蒙特卡洛方法、模擬退火等算法也源于統(tǒng)計(jì)物理學(xué)中的熱力學(xué)理論。這些算法與物理學(xué)中的能量、概率等概念緊密相關(guān)，為AI系統(tǒng)提供了有效的數(shù)據(jù)處理和推理框架。

不僅如此，AI想要走向未來(lái)，降低能耗是亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。在這樣的背景下，量子計(jì)算成為大幅提高算力的重要突破口。

深度學(xué)習(xí)中廣泛使用的梯度下降法，其本質(zhì)上是物理學(xué)中能量最小化原理的應(yīng)用（圖片來(lái)源：瑞典皇家科學(xué)院）

反過(guò)來(lái)，AI也正在深刻改變物理學(xué)研究。通過(guò)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和模式識(shí)別能力，AI正在幫助物理學(xué)家解決一些長(zhǎng)期困擾的復(fù)雜問(wèn)題。例如：

在粒子物理學(xué)中，AI算法被用于分析大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新粒子和研究基本粒子間的相互作用。

在天體物理學(xué)領(lǐng)域，AI正在協(xié)助科學(xué)家分析來(lái)自遙遠(yuǎn)星系的光譜數(shù)據(jù)，加速我們對(duì)宇宙起源和演化的理解。

·在凝聚態(tài)物理學(xué)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法被用于預(yù)測(cè)新材料的性質(zhì)，大大加快了新型功能材料的發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)過(guò)程。

物理學(xué)幫助AI的發(fā)展取得突破，而AI工具則為解決一些最具挑戰(zhàn)性的物理問(wèn)題開(kāi)辟了新途徑。這種雙向互動(dòng)，正在重塑物理學(xué)研究的范式，使得科學(xué)家們能夠更快速、更深入地探索自然界的奧秘。

AI驅(qū)動(dòng)生物學(xué)革命：從蛋白質(zhì)折疊到個(gè)性化醫(yī)療

2018年，化學(xué)諾貝爾獎(jiǎng)獲得者Frances Arnold在她的獲獎(jiǎng)致辭中感慨，“今天我們可以讀、寫(xiě)、編輯任何DNA序列，但我們不能‘作曲’。”然而，僅僅幾年后，科技的飛速發(fā)展讓她的這番話成為了歷史。

在生物學(xué)領(lǐng)域，AI的應(yīng)用引發(fā)了一場(chǎng)革命。2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的公布，標(biāo)志著計(jì)算生物學(xué)和AI在生命科學(xué)研究中的重要性得到了最高級(jí)別的認(rèn)可。

蛋白質(zhì)作為生命的基本構(gòu)建單元，其結(jié)構(gòu)和功能的研究一直是生物學(xué)的核心問(wèn)題之一。蛋白質(zhì)由氨基酸組成的長(zhǎng)鏈折疊而成，氨基酸的排列決定了蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)和功能。多年來(lái)，科學(xué)家一直致力于理解蛋白質(zhì)如何從簡(jiǎn)單的氨基酸鏈快速折疊成復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)，這一過(guò)程被稱為“蛋白質(zhì)折疊”。

氨基酸長(zhǎng)鏈經(jīng)過(guò)復(fù)雜的空間折疊形成三維的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)（圖片來(lái)源：瑞典皇家科學(xué)院）

蛋白質(zhì)的折疊非常關(guān)鍵，因?yàn)槠湫螤钪苯佑绊懫涔δ?。例如，某些神?jīng)退行性疾病、囊性纖維化和2型糖尿病等，都與蛋白質(zhì)錯(cuò)誤折疊有關(guān)。因此，理解蛋白質(zhì)的形狀對(duì)于治療這些疾病至關(guān)重要。

然而，在AI出現(xiàn)之前，確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)主要依賴于昂貴且耗時(shí)的實(shí)驗(yàn)方法，例如X射線晶體學(xué)。20世紀(jì)90年代開(kāi)始的“人類(lèi)基因組計(jì)劃”盡管成功地破譯了基因組序列，但科學(xué)家仍面臨如何從DNA序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的巨大挑戰(zhàn)。

試圖破解蛋白質(zhì)折疊之謎的結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)多次斬獲諾獎(jiǎng)，例如2017年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)就授予了發(fā)展冷凍電鏡技術(shù)的三位科學(xué)家

傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法在解決蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題上面臨著巨大挑戰(zhàn)。AI的引入徹底改變了這一局面。2016年，AI的崛起開(kāi)始為這一領(lǐng)域帶來(lái)重大突破。谷歌旗下DeepMind公司推出的AlphaFold項(xiàng)目，用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決了這一困擾科學(xué)家半個(gè)世紀(jì)的問(wèn)題。AlphaFold通過(guò)學(xué)習(xí)大量已經(jīng)通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，從DNA序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。這個(gè)過(guò)程不僅大大加快了科學(xué)家對(duì)蛋白質(zhì)功能的研究，還節(jié)省了大量時(shí)間和費(fèi)用。

2020年發(fā)布的AlphaFold2算法，則能夠以前所未有的精度預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。能夠在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，而過(guò)去使用X射線晶體學(xué)則需要數(shù)月甚至數(shù)年。AlphaFold不僅成功地預(yù)測(cè)了數(shù)百萬(wàn)種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，還將這些信息免費(fèi)提供給全球科學(xué)家使用。這一創(chuàng)新極大地加速了生物學(xué)、藥物設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的研究進(jìn)程。

值得一提的是，2024年最新發(fā)布的AlphaFold3更進(jìn)一步，它不僅可以預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的形狀，還可以推測(cè)小分子如何與蛋白質(zhì)結(jié)合。這對(duì)藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域尤為重要，因?yàn)樵S多藥物通過(guò)與蛋白質(zhì)的結(jié)合位點(diǎn)相互作用來(lái)調(diào)節(jié)生物通路，從而治療疾病。

目前，基于AI的蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)工具，則使得科學(xué)家能夠創(chuàng)造出自然界中不存在的新型蛋白質(zhì)，這為新藥研發(fā)、環(huán)境保護(hù)和材料科學(xué)等領(lǐng)域帶來(lái)了無(wú)限可能。尤其是AI輔助的基因編輯技術(shù)（如CRISPR-Cas9），正在推動(dòng)個(gè)性化醫(yī)療的發(fā)展，有望為遺傳疾病和癌癥等難治之癥提供新的治療方案。

AI與CRISPR技術(shù)的結(jié)合，為個(gè)性化蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)帶來(lái)了新的可能性。AI可以快速設(shè)計(jì)新的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，而CRISPR則可以通過(guò)編輯基因組，使細(xì)菌成為“微型工廠”，生產(chǎn)這些定制的蛋白質(zhì)。例如，科學(xué)家們正在開(kāi)發(fā)利用AI設(shè)計(jì)的酶，改造細(xì)菌來(lái)分解環(huán)境中的有害物質(zhì)，如塑料和溫室氣體。

科學(xué)家們已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室中證明了AI和CRISPR結(jié)合的巨大潛力。今年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)獲得者之一，華盛頓大學(xué)的David Baker與其團(tuán)隊(duì)通過(guò)深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)了一種新的發(fā)光酶，這種酶的設(shè)計(jì)與自然界中已知的所有發(fā)光蛋白都不同。類(lèi)似地，生物技術(shù)公司EvolutionaryScale使用大型語(yǔ)言模型ESM3來(lái)設(shè)計(jì)蛋白質(zhì)，并取得了良好的效果。

David Baker團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)全新的發(fā)光酶（圖片來(lái)源：自然雜志官網(wǎng)）

“AI for Science”：跨學(xué)科創(chuàng)新的新范式

當(dāng)前，“人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究”（AI for Science）概念已成為全球人工智能發(fā)展的新前沿，加速了科學(xué)研究的范式變革，帶來(lái)科研模式的重構(gòu)和新一輪科技革命：

打破學(xué)科界限：AI作為一種通用工具，正在促進(jìn)不同學(xué)科之間的交叉融合。例如，計(jì)算機(jī)學(xué)科中的統(tǒng)計(jì)方法和優(yōu)化算法被廣泛應(yīng)用于生物信息學(xué)；而生物學(xué)中的進(jìn)化理論也反過(guò)來(lái)啟發(fā)了AI領(lǐng)域的神經(jīng)進(jìn)化算法。

神經(jīng)進(jìn)化算法的基本概念類(lèi)似生物進(jìn)化（圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)）

加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)：AI的強(qiáng)大計(jì)算能力和模式識(shí)別能力大大縮短了科學(xué)發(fā)現(xiàn)的周期。從數(shù)據(jù)收集、分析到假設(shè)驗(yàn)證，AI都在扮演著越來(lái)越重要的角色。

拓展認(rèn)知邊界：AI不僅是一種工具，還可能成為科學(xué)發(fā)現(xiàn)的主體。例如，有研究表明AI系統(tǒng)能夠獨(dú)立發(fā)現(xiàn)新的數(shù)學(xué)定理或物理規(guī)律，這為人類(lèi)認(rèn)知科學(xué)規(guī)律提供了新的視角。

科學(xué)大眾化：AI工具的普及使得更多研究者能夠參與到前沿科學(xué)研究中來(lái)，這有助于推動(dòng)科學(xué)的平民化和大眾化發(fā)展。

AI與物理學(xué)、生物學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科的深度融合，不僅能夠重塑我們理解和探索自然世界的方式，也為我們解決人類(lèi)面臨的重大挑戰(zhàn)（如疾病治療、氣候變化、能源危機(jī)等）提供了新的可能性。人類(lèi)正在邁入一個(gè)AI賦能的科學(xué)新時(shí)代，而2024年的諾貝爾物理學(xué)與化學(xué)獎(jiǎng)，或許是這一新時(shí)代來(lái)臨之際的重要里程碑。