参考消息网10月16日报道 据英国《自然》周刊网站10月10日报道，诺贝尔委员会今年两个奖项认可人工智能(AI)的变革力量——物理学奖授予人工神经网络先驱，化学奖授予研究和设计蛋白质的计算工具的开发者。但并非所有研究人员都高兴。
社交媒体上，几位物理学家认为，让杰弗里·欣顿和约翰·霍普菲尔德获奖的机器学习科学实际并不是物理学。
物理学家扎比内·霍森费尔德说，加拿大多伦多大学的欣顿和美国普林斯顿大学的霍普菲尔德的研究“属于计算机科学领域”。
然而，不是每个人都不满：许多物理学家欢迎这个消息。美国哈佛大学理论物理学家马特·斯特拉斯勒说：“霍普菲尔德和欣顿的研究是跨学科的，将物理学、数学、计算机科学和神经科学结合。从这个意义上说，它属于所有这些领域。”
安尼尔·阿南萨斯瓦米是加利福尼亚州伯克利的一位科学作家，著有《为什么机器会学习》一书。他指出，尽管诺贝尔委员会授奖的研究可能不是最纯粹意义上的理论物理学，但它植根于物理学的技术和概念，比如能量。他说，欣顿发明的“波尔兹曼神经网络”和霍普菲尔德的神经网络“都是基于能量的模型”。
阿南萨斯瓦米补充说，机器学习的后续发展与物理学联系更小，尤其是在让神经网络更易接受训练的“前馈”技术中。但物理学概念帮助研究人员理解愈加复杂的深度学习系统的行为原理。
“我认为诺贝尔物理学奖应继续扩展到更多物理学知识领域。”意大利罗马大学物理学家乔治·帕里西说，他是2021年诺贝尔物理学奖获得者之一。“物理学正变得愈加广泛，它包含许多过去不存在或不属于物理学的知识领域。”
物理学奖宣布后的第二天，计算机科学似乎接管了诺贝尔奖，谷歌“深层思维”公司的蛋白质折叠预测AI工具“阿尔法折叠”程序开发者德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀共同分享一半诺贝尔化学奖(另一半被授予美国华盛顿大学的戴维·贝克，他的蛋白质设计工作没有使用机器学习技术)。
伦敦大学学院生物信息学家戴维·琼斯表示，该奖项是对AI颠覆性力量的认可，也是对结构生物学和计算生物学知识稳步积累的认可。琼斯曾与“深层思维”公司合作开发第一版“阿尔法折叠”程序。
10月9日，江珀在“深层思维”公司的新闻发布会上说：“这不是说我们去上班，按下AI按钮，然后回家。这真的是一个迭代过程，我们在这里开发，我们做了研究，我们努力在业界对蛋白质的理解和我们如何将这些直觉构建到我们的架构中找到正确的组合。”
1901年设立以来，诺贝尔奖通常关注科学研究对社会的影响，也曾授予一些实用发明，而不仅是纯科学理论。
诺贝尔化学委员会成员阐述今年诺贝尔化学奖获得者的工作（美联社）
