文章摘要
【关 键 词】 AI获奖、科学研究、AlphaFold、AI争议、未来思考
本届诺贝尔奖在人工智能（AI）领域的获奖者数量异常之多，引发了广泛关注和讨论。物理学奖授予了AI领域的两位杰出科学家Hinton和Hopfield，化学奖则颁给了Demis Hassabis和John M. Jumper，表彰他们在蛋白质结构预测领域的卓越贡献。此外，AlphaFold的发明人也被认为是化学奖的热门人选。这些获奖者在AI领域的成就，标志着AI技术在科学研究中的重要地位。
Hinton在获得物理学奖后，对奥特曼（Sam Altman）表达了不满，认为奥特曼更关心利润而非AI的安全。Hinton强调了Ilya在AI潜力和危险认识上的先见之明。同时，Hinton的成就与AI圈内多位有影响力的人物有着紧密联系，如DeepMind的联创Hassabis。
John M. Jumper的故事尤为引人注目，他从博士毕业到获得诺贝尔化学奖仅用了7年时间，成为70多年来最年轻的化学奖得主。Jumper的AlphaFold在蛋白质结构预测方面取得了革命性的进展，被Nature期刊评为科学界最重要的十大人物之一，并获得了多个奖项。
然而，LSTM之父Jürgen Schmidhuber对Hinton和Hopfield获得诺贝尔物理学奖表示不满，认为这一决定忽视了AI先驱Shun-Ichi Amari的重要贡献。Schmidhuber指出，Amari的研究成果在后来的论文中被错误地归属于Hopfield，且其他先驱性的工作也未被适当引用。
此外，网友们对文学奖的预测也充满趣味，有人预测ChatGPT可能会获奖，而经济学奖的预测则指向了黄仁勋和奥特曼。这些预测反映了AI技术在社会中的广泛影响和人们对AI未来角色的期待。
总体来看，本届诺贝尔奖的AI含量之高，不仅展示了AI技术在科学研究中的重要地位，也引发了关于AI技术未来发展和人类科学家角色的深入思考。尽管AI技术尚未达到顶尖人类大脑的水平，但其在学科分类界限中的模糊化趋势已经显现。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2883字 | 12分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
