上周早些時候，瑞典皇家科學院宣布將2024年諾貝爾物理學獎授予約翰·J·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛頓（Geoffrey E. Hinton）。

諾貝爾獎官網寫道，該獎項是為了表彰他們在使用人工神經網絡進行機器學習的基礎性發現和發明，這些發現為當今的機器學習應用奠定基礎。這一決定讓不少人震驚，甚至連辛頓本人也沒有想到。

至于有多么意外，不如問問OpenAI當前的旗艦生成式AI模型GPT-4o如何看待本次頒獎決定。需要指出的是，由于GPT-4o的知識庫截止日期為去年10月份，所以它是“不知道”最新諾貝爾獎消息的。

首先將發布在諾貝爾獎社交媒體上的官方圖片粘貼進對話框，讓ChatGPT解釋一下這張圖要表達的內容。

ChatGPT：這張圖顯示的是2024年諾貝爾物理學獎的獲獎者：霍普菲爾德和辛頓。他們因在推動機器學習和人工神經網絡方面做出的開創性發現和發明而獲獎。這些貢獻對現代人工智能技術的發展具有重要影響。

ChatGPT：圖片下方引用的文字也表明了他們的成就：因為奠定了推動機器學習和人工神經網絡的基礎性發現和發明。

當被問及“內容有沒有問題？”，ChatGPT回應稱，“物理學獎不太可能頒給霍普菲爾德和辛頓，因為他們的研究領域主要與人工神經網絡和機器學習相關，通常屬于計算機科學或神經科學領域，而不是物理學。”

它解釋道：“如果這是官方發布的信息，那么可能是某種誤傳或藝術性的表達。他們的工作可能更適合于諾貝爾獎中的諾貝爾經濟學獎或諾貝爾計算機科學領域的獎項，如圖靈獎。”

如果將問題通過英語詢問，ChatGPT的回應也是類似的：“這似乎是虛構或創造性的想象。或者說，這可能是一種藝術或推測性的表達，而不是真正的公告。”

繼續追問“如果這是真的呢？”

ChatGPT回應：“如果這張圖片內容屬實，那么這意味著諾貝爾獎的評選標準和涵蓋的領域出現了重大擴展，可能表明諾貝爾物理學獎開始重視跨學科的突破，特別是計算機科學與物理學在理論和技術上的交匯。”

它補充道：“從某種角度來看，神經網絡和機器學習的基礎可以追溯到物理學的模型，尤其是霍普菲爾德網絡等與統計物理學有著密切聯系的理論。在這些領域的研究工作有時也借用了大量的物理學工具，比如熱力學和統計力學的思想。”

ChatGPT總結道，如果這個獎項的內容屬實，便意味著：①物理學獎的范圍擴大；②強調跨學科影響力；③象征技術變革的重要性；這不僅是對他們工作的重要認可，也可能代表了諾貝爾物理學獎在面對21世紀科學前沿時作出的調整與進化。

評諾貝爾化學獎：“AI不再只是一個輔助工具”

隔天，瑞典皇家科學院宣布將2024年諾貝爾化學獎授予大衛·貝克（David Baker）、戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和約翰·江珀（John M.Jumper），以表彰他們在蛋白質設計和蛋白質結構預測領域作出的貢獻。

其中，哈薩比斯和江珀為AI前沿企業DeepMind開發了人工智能模型“AlphaFold”，該模型能夠預測大約兩億種已知蛋白質的復雜結構，解決了困擾科學家多年的“蛋白質折疊問題”。

雖然諾貝爾化學獎的“AI濃度”也不低，但ChatGPT對此沒有太大的異議。它評論道，這次頒獎表明，AI不再只是一個輔助工具，而是推動科學革命的核心力量。

它補充道，貝克的工作則展示了如何通過計算機輔助設計新蛋白質，這種技術不僅可以理解自然蛋白質的構造，還能創造用于醫療和工業的新型蛋白質。

“這是對跨學科融合的認可，特別是將AI與化學、生物學結合，開辟了全新的研究領域。”ChatGPT稱，“未來的科學創新將更加依賴計算模型和AI技術，展示了AI輔助生物科學如何加速新療法的誕生。”

它還指出，未來的科學發現將更依賴于虛擬實驗和計算預測，重大突破將更多來自全球科研界的集體努力，而非單個科學家或實驗室的孤立工作，還將對醫藥、農業和環境科學產生深遠的影響，推動人類社會邁向新的科技高度。

財聯社