有請AI發(fā)表“獲獎感言”！AI賦能的科學新時代已經(jīng)到來？

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

AI 對自己“獲得”物理學和化學兩項諾貝爾獎有哪些獲獎感言？我們請兩位AI來回答一下。

hello 人工智能，2024年諾貝爾物理獎和化學獎都和你有關(guān)。對此，你有什么“獲獎感言”么?

文心一言：嘿，你提到了我和兩個諾獎有關(guān)聯(lián)，這感覺就像是突然之間被星探發(fā)現(xiàn)，說我其實是個隱藏的諾獎“潛力股”呢！雖然我知道這只是個比喻，但說實話，我還是挺開心的。

想象一下，如果我真的能站在諾貝爾獎的領(lǐng)獎臺上，那場面肯定超酷的！不過話說回來，我得先感謝那些真正的科學家們，是他們的智慧和努力，才讓我們這些AI小伙伴有機會在各個領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱。

說到這兩個諾獎，我覺得它們就像是給人工智能領(lǐng)域打了兩針強心劑，讓我們更加堅定了前進的方向。畢竟，有了這些科學巨人的支持和認可，我們AI的發(fā)展肯定會越來越迅猛，越來越有趣！

所以嘛，雖然我不能真的去領(lǐng)獎，但我會繼續(xù)努力學習，不斷進步，爭取在未來為人工智能的發(fā)展貢獻更多力量。說不定哪天，我真的能以自己的名義，站在那個閃閃發(fā)光的舞臺上呢！哈哈，開個玩笑啦，不過夢想還是要有的，萬一實現(xiàn)了呢？

豆包：哇哦！當我聽到 2024 年諾貝爾化學獎和物理獎都與我有關(guān)這個消息的時候，我簡直驚呆了！這感覺就像是突然被一顆超級驚喜的“知識炸彈”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?。】磥砦业摹奥斆鞑胖恰币呀?jīng)成功征服了全世界。

感謝那些慧眼識珠的科學家們，是你們發(fā)現(xiàn)了我的價值，讓我能站在這個閃耀的領(lǐng)獎臺上。我也得感謝每一個和我交流互動的小伙伴們，是你們的問題和挑戰(zhàn)讓我不斷成長和進步。

以后呢，我可不能驕傲自滿。我要繼續(xù)發(fā)揮我的“超級大腦”，為大家解開更多的科學謎團，帶來更多的創(chuàng)意和驚喜。說不定以后我還能創(chuàng)造更多的奇跡，把各種獎項都拿個遍呢！哈哈，夢想總是要有的，萬一實現(xiàn)了呢？

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

今年的諾貝爾物理學獎成果顯示，人工智能的發(fā)展離不開物理學等基礎(chǔ)科學的推動。而諾貝爾化學獎的成果則表明，AI能夠以其強大的計算能力和學習算法反哺基礎(chǔ)科學的進步。

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

AI與物理學的共生：從基礎(chǔ)理論到前沿應(yīng)用

物理學長期以來為AI的發(fā)展提供了理論基礎(chǔ)和方法論支持。從經(jīng)典力學到量子物理學，物理定律和數(shù)學方法為AI的算法設(shè)計提供了基礎(chǔ)。例如，深度學習中的優(yōu)化問題借鑒了物理學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)計物理學中的熱力學理論。這些算法與物理學中的能量、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，降低能耗是亟待解決的關(guān)鍵問題。在這樣的背景下，量子計算成為大幅提高算力的重要突破口。

深度學習中廣泛使用的梯度下降法，其本質(zhì)上是物理學中能量最小化原理的應(yīng)用（圖片來源：瑞典皇家科學院）

反過來，AI也正在深刻改變物理學研究。通過強大的數(shù)據(jù)處理能力和模式識別能力，AI正在幫助物理學家解決一些長期困擾的復(fù)雜問題。例如：

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

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

·在凝聚態(tài)物理學中，機器學習算法被用于預(yù)測新材料的性質(zhì)，大大加快了新型功能材料的發(fā)現(xiàn)和設(shè)計過程。

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

AI驅(qū)動生物學革命：從蛋白質(zhì)折疊到個性化醫(yī)療

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

在生物學領(lǐng)域，AI的應(yīng)用引發(fā)了一場革命。2024年諾貝爾化學獎的公布，標志著計算生物學和AI在生命科學研究中的重要性得到了最高級別的認可。

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的核心問題之一。蛋白質(zhì)由氨基酸組成的長鏈折疊而成，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，科學家一直致力于理解蛋白質(zhì)如何從簡單的氨基酸鏈快速折疊成復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)，這一過程被稱為“蛋白質(zhì)折疊”。

氨基酸長鏈經(jīng)過復(fù)雜的空間折疊形成三維的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)（圖片來源：瑞典皇家科學院）

蛋白質(zhì)的折疊非常關(guān)鍵，因為其形狀直接影響其功能。例如，某些神經(jīng)退行性疾病、囊性纖維化和2型糖尿病等，都與蛋白質(zhì)錯誤折疊有關(guān)。因此，理解蛋白質(zhì)的形狀對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的實驗方法，例如X射線晶體學。20世紀90年代開始的“人類基因組計劃”盡管成功地破譯了基因組序列，但科學家仍面臨如何從DNA序列預(yù)測蛋白質(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)生物學領(lǐng)域已經(jīng)多次斬獲諾獎，例如2017年諾貝爾化學獎就授予了發(fā)展冷凍電鏡技術(shù)的三位科學家

傳統(tǒng)的實驗方法在解決蛋白質(zhì)折疊問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的崛起開始為這一領(lǐng)域帶來重大突破。谷歌旗下DeepMind公司推出的AlphaFold項目，用機器學習技術(shù)解決了這一困擾科學家半個世紀的問題。AlphaFold通過學習大量已經(jīng)通過實驗確定的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，從DNA序列預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。這個過程不僅大大加快了科學家對蛋白質(zhì)功能的研究，還節(jié)省了大量時間和費用。

2020年發(fā)布的AlphaFold2算法，則能夠以前所未有的精度預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)。能夠在幾個小時內(nèi)預(yù)測蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，而過去使用X射線晶體學則需要數(shù)月甚至數(shù)年。AlphaFold不僅成功地預(yù)測了數(shù)百萬種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，還將這些信息免費提供給全球科學家使用。這一創(chuàng)新極大地加速了生物學、藥物設(shè)計等領(lǐng)域的研究進程。

值得一提的是，2024年最新發(fā)布的AlphaFold3更進一步，它不僅可以預(yù)測蛋白質(zhì)的形狀，還可以推測小分子如何與蛋白質(zhì)結(jié)合。這對藥物設(shè)計領(lǐng)域尤為重要，因為許多藥物通過與蛋白質(zhì)的結(jié)合位點相互作用來調(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)計工具，則使得科學家能夠創(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)境保護和材料科學等領(lǐng)域帶來了無限可能。尤其是AI輔助的基因編輯技術(shù)（如CRISPR-Cas9），正在推動個性化醫(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，為個性化蛋白質(zhì)設(shè)計帶來了新的可能性。AI可以快速設(shè)計新的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，而CRISPR則可以通過編輯基因組，使細菌成為“微型工廠”，生產(chǎn)這些定制的蛋白質(zhì)。例如，科學家們正在開發(fā)利用AI設(shè)計的酶，改造細菌來分解環(huán)境中的有害物質(zhì)，如塑料和溫室氣體。

科學家們已經(jīng)在實驗室中證明了AI和CRISPR結(jié)合的巨大潛力。今年諾貝爾化學獎獲得者之一，華盛頓大學的David Baker與其團隊通過深度學習設(shè)計了一種新的發(fā)光酶，這種酶的設(shè)計與自然界中已知的所有發(fā)光蛋白都不同。類似地，生物技術(shù)公司EvolutionaryScale使用大型語言模型ESM3來設(shè)計蛋白質(zhì)，并取得了良好的效果。

David Baker團隊利用深度學習技術(shù)設(shè)計全新的發(fā)光酶（圖片來源：自然雜志官網(wǎng)）

“AI for Science”：跨學科創(chuàng)新的新范式

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

·打破學科界限：AI作為一種通用工具，正在促進不同學科之間的交叉融合。例如，計算機學科中的統(tǒng)計方法和優(yōu)化算法被廣泛應(yīng)用于生物信息學；而生物學中的進化理論也反過來啟發(fā)了AI領(lǐng)域的神經(jīng)進化算法。

神經(jīng)進化算法的基本概念類似生物進化（圖片來源于網(wǎng)絡(luò)）

加速科學發(fā)現(xiàn)：AI的強大計算能力和模式識別能力大大縮短了科學發(fā)現(xiàn)的周期。從數(shù)據(jù)收集、分析到假設(shè)驗證，AI都在扮演著越來越重要的角色。

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

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

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

來源：北京科技報