AI走進科學界  2024諾貝爾物理獎、化學獎聚焦AI  多位得主來自Google 其一曾後悔發展AI

AI時代來臨，貫穿科學界。今屆諾貝爾獎聚焦AI，物理學獎與化學獎得主均與AI有關。瑞典皇家科學院周三（9日）宣布，2024年諾貝爾物理學獎授予被稱為「AI教父」的Geoffrey E. Hinton及大學教授John J. Hopfield，以表彰他們推動利用人工神經網路進行機器學習的基礎性發現和發明。另化學獎則授予華盛頓大學的David Baker教授、Google DeepMind創辦人Demis Hassabis以及Google高級研究科學家John M. Jumper，表揚他們在「計算蛋白質設計和蛋白質結構預測」方面的貢獻。

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根據諾貝爾獎網站，AI通常指的是使用人工神經網路的機器學習，這項技術最初靈感來自於大腦的結構。本屆諾貝爾物理獎獲獎者之一的John J. Hopfield（現年91歲）自80年代起就創建了一種聯想神經網路Hopfield Network，可儲存和重建圖像以及資料中其他類型的結構。而另一位獲獎者Geoffrey E. Hinton（現年76歲）曾擔任Google副總裁，他在Hopfield Network的基礎上發明了一種新網路基礎Boltzmann machine，可用於對影像進行分類或建立新的訓練模式類型範例，幫助啟動了目前機器學習的爆炸性發展。

值得一提的是，Geoffrey E. Hinton在2023年辭去Google副總裁職位時，曾大談AI的危險，指「它（AI）會找到方法操縱人類」，明說後悔畢生致力於發展AI。在辭職之前，他還曾參與文件簽署，要求暫停訓練比GPT-4更強大的聊天機器人至少半年，是AI末日論代表人物之一。

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至於化學獎得主的三名科學家，則在蛋白質的結構與設計研究創下壯舉。諾貝爾指出，蛋白質解構複雜、功能繁多，不僅掌控並驅動所有賦予生命活力的化學反應，還扮演著荷爾蒙、訊號分子、抗體以及組織建構基石等多重角色，對於研發藥物、疫苗、納米材料甚至微型感應器都有一定的重要性。

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過去60年來，科學家僅識別了約17萬種蛋白質結構。而來自Google的兩名科學家，則在2020年發明能預測蛋白質三維結構的AI模型「AlphaFold2」，現在已經可以預測至今已識別的超過2億種蛋白質中幾乎所有的結構，對於科學研究發展有極龐大的幫助。至於另一名得主David Baker教授，他於2003年從氨基酸設計出一種全新的蛋白質，此後不斷推陳出新，開發了具有藥物、疫苗、納米材料和微型傳感器等功能的蛋白質。他最著名的項目之一Rosetta@home，利用了全球電腦處理能力，可通過分散式運算分析蛋白質結構以研究蛋白質結構預測。

瑞典皇家科學院表示，「沒有蛋白質，生命就不可能存在」，故預測蛋白質結構和設計獨特蛋白質的能力對人類有最大的貢獻。據悉，2024每項諾貝爾獎獎金均為1,100萬瑞典克朗（約822萬港元），將平分給共同獲獎者們。

Text by BusinessFocus Editorial

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