诺贝尔奖被普遍认为是在世界范围内，所有颁奖领域内（物理学、化学、和平、生理学或医学、文学和经济学）能够取得的最高荣誉，最近，2024年的诺贝尔奖获奖名单也陆续公布了出来，而在目前公布的奖项中竟然有两项都与人工智能相关。
首先是诺贝尔物理学奖，该奖项被授予给了John J.Hopfield和Geoffrey E.Hinton，以表彰他们“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。
随着以ChatGPT为首的大模型的突破，人工智能正在我们的生活中飞速普及开来，而我们通常所谈及的人工智能，实际指的就是使用人工神经网络的机器学习。这项技术最初的灵感来自大脑的结构，在人工神经网络中，大脑的神经元由具有不同值的节点表示，这些节点通过可以比作突触的连接相互影响，这些连接可以变得更强或更弱。
机器学习不同于传统软件，传统软件的工作原理类似于按食谱做菜，软件接收数据，根据清晰的描述进行处理并产生结果，就像有人收集原料并按照食谱加工，制作出美食一样。而在机器学习中，计算机通过示例进行学习，使其能够解决过于模糊和复杂而无法通过分步说明进行管理的问题。
今年的物理学奖得主所作出的突破性贡献正在此处，他们利用物理学的基本概念和方法，开发了利用网络结构处理信息的技术，为当今强大的机器学习奠定了基础，让无法思考的计算机，也可以模仿记忆和学习等功能。其中Geoffrey E.Hinton被誉为“AI教父”，他不仅是诺贝尔奖的获得者，也是有着“计算机领域的诺贝尔奖”之称的图灵奖的获奖者，是史上首位同时获得图灵奖和诺贝尔奖的科学家。
Geoffrey E.Hinton
物理学奖表彰了为人工智能奠定基础的科学家，而化学奖则是表彰了人工智能应用方面的科学家，2024年诺贝尔化学奖一半被授予给了David Baker以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，另一半则共同授予给了Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。
与人工智能相关的主要是蛋白质结构预测方面的工作，Demis Hassabis和John M. Jumper都来自英国伦敦谷歌旗下人工智能公司“深层思维”（DeepMind），他们提出了一个名为AlphaFold2的AI模型，借助该模型能够预测研究人员发现的几乎所有2亿种蛋白质的结构，而在以前，获得蛋白质结构通常需要数年时间，现在借助这一模型只需几分钟即可完成。据了解，该模型是完全开源的，截至2024年10月，已经有来自190个国家和地区的200多万人使用了AlphaFold2。
使用 AlphaFold2 确定蛋白质结构
2024年诺贝尔三大科学奖中的两项都颁给了AI，可以看出AI技术已经成为了一股不可小觑的力量，目前，许多研究人员也都在开发和扩展机器学习的应用领域。
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