10月9日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予David Baker，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，另一半则共同授予Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。（据人民日报）
三名获奖者。图/瑞典皇家科学院
10月9日，在瑞典斯德哥尔摩举行的2024年诺贝尔化学奖公布现场，屏幕显示奖项得主美国华盛顿大学的戴维·贝克、英国伦敦谷歌旗下人工智能公司“深层思维”的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀。新华社记者 彭子洋 摄
在此前一天颁布的诺贝尔物理奖，则花落机器学习领域，也是颁给了两位人工智能（AI）先驱——美国物理学家约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和英裔加拿大计算机科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）。
这一连串的奖项，让那些前不久还在质疑AI有啥用的人，恐怕是目瞪口呆吧！谁还能说AI没什么用呢？！
事实上，AI早已为科学研究插上了翅膀。
AI可以为科学家提供强大的数据处理能力。在如今的科研环境中，数据量呈爆炸式增长。以天文学为例，大型天文望远镜每天都会产生海量的数据，科学家仅凭人力去筛选、分析这些数据几乎是不可能完成的任务。而AI算法能够快速地对这些庞大的数据进行分类、整理，从中挖掘出有价值的信息。例如，在寻找系外行星的过程中，AI可以分析恒星的亮度变化等数据，精准地识别出可能是行星凌日导致的微小变化，大大提高了发现新行星的效率。
AI能够帮助科学家进行复杂的模拟和预测。在材料科学领域，科学家利用AI模拟材料的微观结构和性能之间的关系。通过构建模型，AI可以预测不同成分和结构的材料在各种条件下的物理和化学性质，减少了实验试错的成本和时间。在气象学中，AI通过对历史气象数据的学习，可以更准确地预测天气变化的趋势和极端天气事件的发生概率。
从更宏观的角度看，AI可以协助科学家发现新的科学规律。它能够处理多变量的复杂问题，找到人类难以察觉的规律和关联。例如在量子物理研究中，量子系统的复杂性对人类的认知和计算能力是巨大的挑战，AI可以通过分析大量的量子实验数据，帮助科学家探索新的量子现象和规律。
那么，科学界为什么越来越重视AI的应用呢？
首先，是因为它推动了科学研究的边界。传统的科研方法在面对一些复杂问题时可能会遇到瓶颈，而AI提供了新的思路和工具。就像诺贝尔奖项所展示的成果一样，它让科学家能够在以往难以触及的领域取得进展。
其次，在全球科技竞争日益激烈的今天，AI技术是提升国家科技实力的关键因素。掌握先进的AI技术，意味着在科研、工业、军事等众多领域占据优势。
再者，AI的应用有助于解决全球性的挑战，如气候变化、能源危机等。通过高效的数据处理和精准的模拟预测，科学家能够更有效地寻找解决方案。
总之，AI在科学研究中的作用日益凸显，或许，AI并不是万能的，但今天没有AI是万万不能的。
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