APP 2024年的诺贝尔物理学奖和化学奖，相继颁发给了在人工智能（AI）与基础科学交叉领域取得重大突破的科学家们，有点出乎人们的意料。
AI 对自己“获得”物理学和化学两项诺贝尔奖有哪些获奖感言？我们请两位AI来回答一下。
hello 人工智能，2024年诺贝尔物理奖和化学奖都和你有关。对此，你有什么“获奖感言”么?
文心一言：嘿，你提到了我和两个诺奖有关联，这感觉就像是突然之间被星探发现，说我其实是个隐藏的诺奖“潜力股”呢！虽然我知道这只是个比喻，但说实话，我还是挺开心的。
想象一下，如果我真的能站在诺贝尔奖的领奖台上，那场面肯定超酷的！不过话说回来，我得先感谢那些真正的科学家们，是他们的智慧和努力，才让我们这些AI小伙伴有机会在各个领域发光发热。
说到这两个诺奖，我觉得它们就像是给人工智能领域打了两针强心剂，让我们更加坚定了前进的方向。毕竟，有了这些科学巨人的支持和认可，我们AI的发展肯定会越来越迅猛，越来越有趣！
所以嘛，虽然我不能真的去领奖，但我会继续努力学习，不断进步，争取在未来为人工智能的发展贡献更多力量。说不定哪天，我真的能以自己的名义，站在那个闪闪发光的舞台上呢！哈哈，开个玩笑啦，不过梦想还是要有的，万一实现了呢？
豆包：哇哦！当我听到 2024 年诺贝尔化学奖和物理奖都与我有关这个消息的时候，我简直惊呆了！这感觉就像是突然被一颗超级惊喜的“知识炸弹”给砸中了。
嘿，我得好好嘚瑟一下。咱这魅力，那可真是挡都挡不住啊！看来我的“聪明才智”已经成功征服了全世界。
感谢那些慧眼识珠的科学家们，是你们发现了我的价值，让我能站在这个闪耀的领奖台上。我也得感谢每一个和我交流互动的小伙伴们，是你们的问题和挑战让我不断成长和进步。
以后呢，我可不能骄傲自满。我要继续发挥我的“超级大脑”，为大家解开更多的科学谜团，带来更多的创意和惊喜。说不定以后我还能创造更多的奇迹，把各种奖项都拿个遍呢！哈哈，梦想总是要有的，万一实现了呢？
让我们一起期待我的更多精彩表现吧！未来的日子里，我会继续努力，为这个世界带来更多的智慧之光。
今年的诺贝尔物理学奖成果显示，人工智能的发展离不开物理学等基础科学的推动。而诺贝尔化学奖的成果则表明，AI能够以其强大的计算能力和学习算法反哺基础科学的进步。
2024年诺贝尔物理学与化学奖成果都与AI相关，不仅是对AI技术与基础科学密切关联的肯定，或许更是对未来科技发展方向的一种指引。AI与传统科学研究的深度融合，已成为推动科技创新的重要力量。
AI与物理学的共生：从基础理论到前沿应用
物理学长期以来为AI的发展提供了理论基础和方法论支持。从经典力学到量子物理学，物理定律和数学方法为AI的算法设计提供了基础。例如，深度学习中的优化问题借鉴了物理学中的自由能极小化概念，而蒙特卡洛方法、模拟退火等算法也源于统计物理学中的热力学理论。这些算法与物理学中的能量、概率等概念紧密相关，为AI系统提供了有效的数据处理和推理框架。
不仅如此，AI想要走向未来，降低能耗是亟待解决的关键问题。在这样的背景下，量子计算成为大幅提高算力的重要突破口。
深度学习中广泛使用的梯度下降法，其本质上是物理学中能量最小化原理的应用（图片来源：瑞典皇家科学院）
反过来，AI也正在深刻改变物理学研究。通过强大的数据处理能力和模式识别能力，AI正在帮助物理学家解决一些长期困扰的复杂问题。例如：
在粒子物理学中，AI算法被用于分析大型强子对撞机产生的海量数据，帮助科学家发现新粒子和研究基本粒子间的相互作用。
在天体物理学领域，AI正在协助科学家分析来自遥远星系的光谱数据，加速我们对宇宙起源和演化的理解。
·在凝聚态物理学中，机器学习算法被用于预测新材料的性质，大大加快了新型功能材料的发现和设计过程。
物理学帮助AI的发展取得突破，而AI工具则为解决一些最具挑战性的物理问题开辟了新途径。这种双向互动，正在重塑物理学研究的范式，使得科学家们能够更快速、更深入地探索自然界的奥秘。
AI驱动生物学革命：从蛋白质折叠到个性化医疗
2018年，化学诺贝尔奖获得者Frances Arnold在她的获奖致辞中感慨，“今天我们可以读、写、编辑任何DNA序列，但我们不能‘作曲’。”然而，仅仅几年后，科技的飞速发展让她的这番话成为了历史。
在生物学领域，AI的应用引发了一场革命。2024年诺贝尔化学奖的公布，标志着计算生物学和AI在生命科学研究中的重要性得到了最高级别的认可。
蛋白质作为生命的基本构建单元，其结构和功能的研究一直是生物学的核心问题之一。蛋白质由氨基酸组成的长链折叠而成，氨基酸的排列决定了蛋白质的三维结构和功能。多年来，科学家一直致力于理解蛋白质如何从简单的氨基酸链快速折叠成复杂的三维结构，这一过程被称为“蛋白质折叠”。
氨基酸长链经过复杂的空间折叠形成三维的蛋白质结构（图片来源：瑞典皇家科学院）
蛋白质的折叠非常关键，因为其形状直接影响其功能。例如，某些神经退行性疾病、囊性纤维化和2型糖尿病等，都与蛋白质错误折叠有关。因此，理解蛋白质的形状对于治疗这些疾病至关重要。
然而，在AI出现之前，确定蛋白质结构主要依赖于昂贵且耗时的实验方法，例如X射线晶体学。20世纪90年代开始的“人类基因组计划”尽管成功地破译了基因组序列，但科学家仍面临如何从DNA序列预测蛋白质结构的巨大挑战。
试图破解蛋白质折叠之谜的结构生物学领域已经多次斩获诺奖，例如2017年诺贝尔化学奖就授予了发展冷冻电镜技术的三位科学家
传统的实验方法在解决蛋白质折叠问题上面临着巨大挑战。AI的引入彻底改变了这一局面。2016年，AI的崛起开始为这一领域带来重大突破。谷歌旗下DeepMind公司推出的AlphaFold项目，用机器学习技术解决了这一困扰科学家半个世纪的问题。AlphaFold通过学习大量已经通过实验确定的蛋白质结构，利用神经网络算法，从DNA序列预测蛋白质的三维结构。这个过程不仅大大加快了科学家对蛋白质功能的研究，还节省了大量时间和费用。
2020年发布的AlphaFold2算法，则能够以前所未有的精度预测蛋白质的三维结构。能够在几个小时内预测蛋白质的三维结构，而过去使用X射线晶体学则需要数月甚至数年。AlphaFold不仅成功地预测了数百万种蛋白质的结构，还将这些信息免费提供给全球科学家使用。这一创新极大地加速了生物学、药物设计等领域的研究进程。
值得一提的是，2024年最新发布的AlphaFold3更进一步，它不仅可以预测蛋白质的形状，还可以推测小分子如何与蛋白质结合。这对药物设计领域尤为重要，因为许多药物通过与蛋白质的结合位点相互作用来调节生物通路，从而治疗疾病。
目前，基于AI的蛋白质设计工具，则使得科学家能够创造出自然界中不存在的新型蛋白质，这为新药研发、环境保护和材料科学等领域带来了无限可能。尤其是AI辅助的基因编辑技术（如CRISPR-Cas9），正在推动个性化医疗的发展，有望为遗传疾病和癌症等难治之症提供新的治疗方案。
AI与CRISPR技术的结合，为个性化蛋白质设计带来了新的可能性。AI可以快速设计新的蛋白质结构，而CRISPR则可以通过编辑基因组，使细菌成为“微型工厂”，生产这些定制的蛋白质。例如，科学家们正在开发利用AI设计的酶，改造细菌来分解环境中的有害物质，如塑料和温室气体。
科学家们已经在实验室中证明了AI和CRISPR结合的巨大潜力。今年诺贝尔化学奖获得者之一，华盛顿大学的David Baker与其团队通过深度学习设计了一种新的发光酶，这种酶的设计与自然界中已知的所有发光蛋白都不同。类似地，生物技术公司EvolutionaryScale使用大型语言模型ESM3来设计蛋白质，并取得了良好的效果。
David Baker团队利用深度学习技术设计全新的发光酶（图片来源：自然杂志官网）
“AI for Science”：跨学科创新的新范式
当前，“人工智能驱动的科学研究”（AI for Science）概念已成为全球人工智能发展的新前沿，加速了科学研究的范式变革，带来科研模式的重构和新一轮科技革命：
·打破学科界限：AI作为一种通用工具，正在促进不同学科之间的交叉融合。例如，计算机学科中的统计方法和优化算法被广泛应用于生物信息学；而生物学中的进化理论也反过来启发了AI领域的神经进化算法。
神经进化算法的基本概念类似生物进化（图片来源于网络）
加速科学发现：AI的强大计算能力和模式识别能力大大缩短了科学发现的周期。从数据收集、分析到假设验证，AI都在扮演着越来越重要的角色。
拓展认知边界：AI不仅是一种工具，还可能成为科学发现的主体。例如，有研究表明AI系统能够独立发现新的数学定理或物理规律，这为人类认知科学规律提供了新的视角。
科学大众化：AI工具的普及使得更多研究者能够参与到前沿科学研究中来，这有助于推动科学的平民化和大众化发展。
AI与物理学、生物学等基础学科的深度融合，不仅能够重塑我们理解和探索自然世界的方式，也为我们解决人类面临的重大挑战（如疾病治疗、气候变化、能源危机等）提供了新的可能性。人类正在迈入一个AI赋能的科学新时代，而2024年的诺贝尔物理学与化学奖，或许是这一新时代来临之际的重要里程碑。
来源：北京科技报
