【教学资源】2024年诺贝尔物理学和化学奖揭晓︱AI

文摘   2024-10-10 08:15   安徽  

北京时间10月8日和9日傍晚,2024年诺贝尔物理学和化学奖相继揭晓。

10月8日傍晚瑞典皇家科学院宣布:将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德(John J. Hopfield)和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton),以表彰他们为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明

2024年诺贝尔物理学奖得主:约翰·霍普菲尔德(左)和杰弗里·辛顿(右)

10月9日傍晚瑞典皇家科学院宣布:将2024年诺贝尔化学奖授予美国华盛顿大学的大卫·贝克(David Baker)、谷歌的英国科学家戴米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·江珀(John M.Jumper),以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献

2024年诺贝尔化学奖得主:大卫·贝克(左)、戴米斯·哈萨比斯(中)约翰·江珀(右)
『核心解读』
2024年诺贝尔物理学奖两位获奖者利用物理学工具构建了多种方法,为当今强大的机器学习奠定了基础。约翰·霍普菲尔德创建了一种可以存储和重建信息的结构。杰弗里·辛顿发明了一种可以独立发现数据属性的方法,这种方法对于目前使用的大型人工神经网络至关重要。

约翰·霍普菲尔德之前曾利用他的物理学背景探索分子生物学的理论问题。当他被邀请参加一次神经科学会议时,他接触到了对大脑结构的研究。他对所学内容非常着迷,并开始思考简单神经网络的动态。当神经元共同作用时,它们会产生新的强大特性,而这些特性对于只关注网络各个组成部分的人来说是无法察觉的。

20世纪90年代,许多研究人员对人工神经网络失去了兴趣,但杰弗里·辛顿继续在该领域探索。2006年,他与同事 Simon Osindero、Yee Whye Teh 和 Ruslan Salakhutdinov开发了一种使用一系列逐层叠加的玻尔兹曼机对网络进行预训练的方法。这种预训练为网络中的连接提供了更好的起点。

2024年诺贝尔化学奖获得者贝克成功完成了构建全新蛋白质这一几乎不可能完成的任务;而来自谷歌的英国科学家哈萨比斯和江珀则开发了一种名为AlphaFold2的人工智能模型(AI 模型),这种模型解决了一个已有50年历史的难题,能够预测大约两亿种已知蛋白质的复杂结构,并且已被全球200多万人使用。

2024年诺贝尔化学奖一半授予美国华盛顿大学西雅图分校的大卫·贝克“计算蛋白质设计”,另一半共同授予英国伦敦Google DeepMind的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀“蛋白质结构预测”。2024年诺贝尔化学奖是关于蛋白质的,蛋白质是生命中巧妙的化学工具。

『诺奖简介』

1895年11月27日,阿尔弗雷德·诺贝尔(Alfred Nobel)签署了他最后的遗嘱,将其财产的最大份额授予在物理学、化学、生理学或医学、文学与和平上对人类作出最大贡献的人士,1901年诺贝尔奖首次颁发。1968年,瑞典中央银行(Sveriges Riksbank)设立了Sveriges Riksbank经济科学奖,以纪念阿尔弗雷德·诺贝尔(Alfred Nobel);1969年首次颁发,人们习惯上称这个额外的奖项为诺贝尔经济学奖,用于表彰人类在经济学领域作出杰出贡献的人。诺贝尔奖的甄选委员会通常在每年10月公布得主。颁奖典礼于每年12月10日,即诺贝尔逝世周年纪念日。

辑稿 | 朱晨兵
审核 | 朱晨兵

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