本年的诺贝尔奖AI成了最大赢家，让那些问AI本年谁能取得诺贝尔奖的东谈主大跌眼镜，原本获奖者竟是AI我方。
先是物理学奖，颁发给了“神经网罗之父”约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和“深度学习之父”杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以赏赐他们“基于东谈主工神经网罗罢了机器学习的基础性发现和发明”。
接下来，化学奖又被授予戴维·贝克（David Baker）、德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper），以赏赐他们“破解了卵白质结构密码”。其中德米斯·哈萨比斯是谷歌下属前沿AI公司DeepMind的CEO，约翰·江珀是拓荒东谈主工智能模子AlphaFold的工程师。
01东谈主工智能若何算物理学？
很明显，东谈主工神经网罗并非传统物理学的任何一个分支范围。奖项公布后，被东谈主戏称诺贝尔物理学奖在抢图灵奖的饭碗。连获奖者霍普菲尔德本东谈主接到诺奖电话时也说“我莫得思到”。
当咱们批驳东谈主工智能时，咱们常常指的是使用东谈主工神经网罗的机器学习。这项期间率先是受大脑结构的启发。大脑的神经网罗是由活细胞、神经元组成，通过突触相互传递信号。当咱们学习东西时，一些神经元节点之间的干系会增强或削弱。在东谈主工神经网罗中，大脑的神经元由具有不同值的节点默示。节点之间相互连合，当网罗被磨练时，同期活跃的节点之间的连合会变得更强，不然会变弱。
神经网罗
霍普菲尔德1982年贪图了Hopfield神经网罗模子，这个网罗模拟东谈主类的联思牵挂机制，通过磋商网罗中节点间的连合，就能存储和复原图像偏激他阵势的数据。这个模子等于现在东谈主工神经网罗的基础模子。
而辛顿的多项辩论效果股东了基于深度学习的东谈主工智能期间的快速发展。他为用于磨练多层神经网罗的“反向传播算法”作念了最热切的实施。并基于Hopfield网罗拓荒了第一个生成式神经网罗“玻尔兹曼机”。还解释了深度信念网罗架构的东谈主工智能能跨越传统的带核函数的东谈主工智能。
那么东谈主工智能确切属于物理学吗？从旨趣层面看，神经网罗之是以能产生智能是一种清楚兴盛。清楚兴盛是指宏不雅系统的举座特质，无法浅显地通过组成它的微不雅个体的性质类似来解释，泛泛地讲等于量变产生质变、随心出遗迹。清楚在凝华态中额外常见，而霍普菲尔德本等于凝华态物理学家，东谈主工智能也就算是物理学应用了。而况东谈主工神经网罗是一个暗昧系统，辩论暗昧系统更是物理学的辩论限度。这样算给东谈主工智能发一个物理学奖也不是弗成罗致。
02AI瞻望卵白质结构
在卵白质中，氨基酸连合成长串，然后折叠起来造成三维结构，而卵白质三维结构决定了卵白质的功能。就像一张纸折成纸飞机照旧千纸鹤决定了它的功能。自20世纪70年代以来，辩论东谈主员一直试图通过氨基酸序列瞻望卵白质结构，关联词极为穷困。
德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀拓荒了一个名为AlphaFold的东谈主工智能模子。他们把唐突找到的悉数氨基酸序列数据库行动一维信息皆喂给AI，让AI在悉数也曾测定的卵白质PDB结构数据库中找出这些序列的二维距离也等于主链角度（卵白质折叠的角度）。
通过深度学习，AlphaFold2把柄输入的一维序列数据就能瞻望出卵白质的三维结构，其准确率高于90%，这和东谈主类用冷冻电镜测出的卵白质结构准确度仅差几个分子。在它的匡助下，DeepMind也曾瞻望了出了险些悉数2亿种卵白质的结构，他们免费公开了包括东谈主类和几十种主要本质动物悉数卵白质的数据库，其信得过度达94%。
现在，这个卵白质数据库被称为东谈主类基因图谱之后最热切的数据库。科研东谈主员不再需要华贵的冷冻电镜就不错奏凯愚弄数据库去研发各式药物和人命科技。
AlphaFold2如何瞻望卵白质
曩昔万博体育app下载，诺贝尔在设置诺贝尔奖时莫得设置数学奖，虽然更莫得计较机奖。现在AI在悉数学科辩论中皆在发扬热切作用，诺贝尔委员会似乎思通过本年跨学科的受奖来弥补数学和计较机类奖项缺失的遗憾，又或者是诺奖在为火热的AI经济站台？那么AI什么时分会取得诺贝尔体裁奖呢？