今年10月7日到14日，诺贝尔奖各奖项已经陆续颁布完毕。
最饱受争议的莫过于物理学和化学的获奖者都与AI有高度关联 ，网友直呼不如把诺贝尔文学奖直接颁给ChatGPT算了。
广大网友的吐槽绝非空穴来风，单从获奖结果上看诺贝尔奖的确有蹭AI的嫌疑，两个学科的获奖理由确实很难和获奖的学科高度相符。
10月8日，瑞典皇家科学院在新闻发布会上宣布， 将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）， 表彰他们在人工神经网络方面的发现和发明。
在公众的认知里，物理学奖应该颁给在物理学领域做出突出贡献的人，比如力学、热学、光学、电磁学、量子力学等等这些耳熟能详的物理学科，人工神经网络是怎么混进物理学的呢？
据了解，人工神经网络起源于1943年，由心理学家和数学逻辑学家共同建立的神经网络和数学模型。
1982年之后，美国加州工学院的约翰·J·霍普菲尔德进一步提出了神经网格模型， 开创了神经网络在联想记忆和优化计算方面的新途径。
1986年，Rumelhart, Hinton, Williams共同发展了BP算法，其中的Hinton也是今年的诺贝尔物理学获奖者。
2018年7月，人工神经网络进一步发展，当时研制出来的DNA神经网络，能够模仿人脑活动，形成记忆。
神经网络的优势在于能够自主学习、联想储存、寻找最优化解，在信息领域、医学领域、经济领域、控制领域、交通领域、心理学领域都有广泛的应用，唯独没有在物理学领域的应用记载。
如果从获奖的约翰·霍普菲尔德的身份上来说，他确实曾是一名物理学家 ，而且他的父母也都是物理学家。
最初的约翰·霍普菲尔德在物理学领域开展的研究是固体物理学，利用量子力学、晶体学、电磁学和冶金学来研究固体物质。
约翰·霍普菲尔德曾经获得古根海姆奖学金的资助， 这是一个为学者、艺术工作者提供研发资金的奖项，很多诺贝尔获奖者都曾获得过这项奖学金的资助。
在物理学研究领域，约翰·霍普菲尔德曾经获得过美国物理学会马克斯·德尔布鲁克生物物理学奖、奥利弗·E·巴克利凝聚态物质奖、国际理论物理中心颁发的狄拉克奖、玻尔兹曼奖，还获得过神经科学学会理论和计算神经科学奖、国际神经网络协会的亥姆霍兹奖等等。
不难看出，约翰·霍普菲尔德并不是对学科非常「专一」的科学家， 他的研究成果对物理学、遗传学、生物学、神经科学等领域都有所贡献，堪称全才。
与他共同获奖的还有杰弗里·辛顿，也是一名擅长跨领域科研的科学家， 甚至还从事过木工行业。
他的学术研究开始于心理学，曾经在剑桥大学攻读实验心理学学士学位，后来又获得爱丁堡大学人工智能学博士学位，曾在两所世界名校就职计算机科学系教授、副教授，在谷歌公司担任过副总裁。
这么传奇的工作履历中获得成就当然也不会少，被称为「人工智能之父」，是现代AI研究无可争议的奠基人。
从1990年开始，获得过大大小小20多个奖项， 其中大部分都是源于他对计算机科学、人工智能领域所做出的研究， 类似于图灵奖这种，给他颁发物理学奖实在是有些牵强。
不过存在即合理，按照新闻发布会上蒙斯教授的说法，二位获奖者是运用了统计物理学的基本原理设计出的人工神经网络，并运用于各类物理课题，例如粒子物理、材料科学、天体物理等等。
另一位发言人艾尔贝克教授发言时也提到，物理学是人工神经网络创新和发展背后的驱动力，并列举了几个人工神经网络在物理学中应用的实例。
虽然证明了该奖项颁布的有理有据， 但是网友们表示：学物理的不学物理的都沉默了。
无独有偶，今年的诺贝尔化学奖也是一样的「不务正业」。
瑞典皇家科学院宣布大卫·贝克（David Baker）、德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·詹珀（John Jumper）获得了诺贝尔化学奖 ，表彰他们在使用机器算法计算蛋白质设计方面和蛋白质结构预测方面所做出的巨大贡献。
提到机器算法和蛋白质，更像是计算机科学或者生物学。
事实上，也确实生物科学领域在解析蛋白质结构上一直存在梗阻，目前的科技手段想要完成蛋白质结构的三维重建需要大量的时间和经费，这也就导致科学家们解析人类蛋白质结构进度缓慢。
德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·詹珀（John Jumper）的公司成功研发出AlphaFold之后 ，科学家们看到了解决难题的希望。
在2018年的蛋白质结构预测比赛上拿了最高分，实现了里程碑式的突破。
而最新一代的AlphaFold2更是在比赛中得到了92.4分，与实验室中测出来的结果误差不超过一个原子，准确率接近90%，大赛组织者甚至认为，是实验室测定时产生了误差。
今年七月份， 最新版本的AlphaFold成功预测出了98.5%的人类蛋白质结构。
除了人类之外，对外开放的数据集里甚至还包括其他二十多种生物的蛋白质数据，是生化和生物研究的极佳资源，困扰科学家们的难题，被AI解决了。
而大卫·贝克（David Baker）开发了Rosetta计算工具，现在科学家们可以设计出全新形状和功能的蛋白质，为人类带来无尽的可能性和好处。
他创造出自然界不存在的蛋白质， 包括针对病毒的抑制剂、芬太尼传感器、疫苗开发的纳米材料， 开辟了全新的蛋白质结构世界。
可以看出，蛋白质结构预测和设计方面在生物学、医学等等方面可利用潜力是巨大的，但是在化学方面……只能说「生命的本质是化学」吧！
基于两个奖项的颁布所带来的冲击，网友们纷纷表示，诺贝尔文学奖还是颁发给ChatGpt吧，今年AI来个大满贯。
当然人工智能在写作方面还是有差距的， 今年获文学奖的是韩国作家韩江 。
韩国的文学史上一直缺少文学大家的身影，这是韩国第一次有人获得诺贝尔文学奖，此次颁奖可以说是为韩国文学正名了。
瑞典学院的常务秘书马特·马尔姆对韩江的作品评价很高，称她能够直面历史创伤，揭露人性弱点。
诺贝尔委员会主席说她的写作独具匠心， 富有极强的感染力。
韩江曾经两次提名布克国际文学奖，2007年创作发表的小说【素食者】在国际上造成很大反响，而且获得了布克国际文学奖，历史上第一个亚洲人获得这个奖项。
2018年，韩江曾经两次提名布克国际文学奖，分别是凭借作品【素食者】和【白】，还在2023年获得法国梅迪西斯外国小说奖，获奖作品是【不做告别】。
颁奖过程中还列举了韩江各个时期的代表作，肯定了她的创作能力。
AI虽然能够在科技领域大放异彩， 但是文学作品通常要直击心灵， 使用过ChatGpt的人都知道，AI在文字创作方面还有很多的短板，距离创造文学作品还差很远。
不过，通过这次颁奖，可以感受得到人工智能在生产生活中发挥的作用越来越大了，甚至可以预测，在不久的将来，人类的生活将被AI大幅度改变，AI究竟能实现多少壮举？让我们拭目以待吧！
参考资料：
