诺贝尔物理学奖
瑞典皇家科学院8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德和英国裔加拿大科学家杰弗里·欣顿，以表彰他们在使用人工神经网络的机器学习方面的基础性发现和发明。
瑞典皇家科学院当天发表公报说，今年的两位诺贝尔物理学奖得主使用物理学工具，为当今强大的机器学习技术奠定了基础。约翰·霍普菲尔德创建了一种联想记忆方法，可以存储和重构图像或其他类型的数据模式。杰弗里·欣顿发明了一种可以自动发现数据中属性的方法，可用于识别图片中的特定元素等任务。
诺贝尔物理学委员会主席埃伦·穆恩斯在当天的新闻发布会上表示，两名获奖者利用统计物理的基本概念设计了人工神经网络，构建了机器学习的基础。相关技术已被用于推动多个领域的研究，包括粒子物理、材料科学和天体物理等，也已用于日常生活中的人脸识别和语言翻译等。她同时警告说，机器学习的快速发展也引发了人们对未来的担忧，人类有责任以安全且道德的方式使用这项新技术。
诺贝尔化学奖
瑞典皇家科学院9日宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予美国华盛顿大学西雅图分校的戴维·贝克，以及谷歌旗下“深层思维”公司的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，以表彰他们破解了蛋白质神奇结构的密码。
瑞典皇家科学院常任秘书汉斯·埃勒格伦当天在皇家科学院会议厅公布了获奖者名单及主要成就。他宣布，将该奖项的一半授予贝克，以表彰他对计算蛋白质设计的贡献；另一半授予哈萨比斯和江珀，以表彰其对蛋白质结构预测作出的贡献。
蛋白质是生命的基石，通常由20种不同氨基酸组成。诺贝尔化学委员会主席海纳·林克指出，2024年诺贝尔化学奖表彰的两个发现在生物化学领域开辟了无限可能性。其中，贝克成功完成了几乎不可能的壮举，构建了全新的蛋白质种类。哈萨比斯和江珀则通过人工智能模型实现了一个50年的梦想——预测蛋白质的复杂结构。
今年三个诺贝尔科学奖项中的两项均与人工智能相关。此前，诺贝尔物理学奖授予了在使用人工神经网络的机器学习方面做出基础性发现和发明的科学家。诺贝尔化学委员会评委邹晓冬当天接受新华社记者采访时说，诺贝尔化学奖关注化学领域的“发现”和“革命性进步”。得益于今年的获奖成果，人们现在可以设计蛋白质，还可通过人工智能预测蛋白质三维结构，“这是一个非常大的革命”。
